18、深度学习模型在水稻害虫检测中的应用

深度学习模型在水稻害虫检测中的应用

在农业生产中，水稻作物常常受到各种害虫的侵害，及时准确地检测害虫对于保障水稻产量至关重要。本文将介绍一种基于深度学习的水稻害虫检测系统，包括其数据处理、模型架构、训练过程以及性能评估等方面。

数据处理挑战

在构建水稻害虫检测数据集时，面临着诸多挑战：
1. 图像采集 ：需要在害虫的不同生长阶段，走访多个农田，采集健康和受影响区域的图像，这是一项重要且繁琐的工作。
2. 数据集标注 ：标注图像时，可能需要专家的帮助或进行实验室测试来识别害虫及其严重程度。由于标注仅基于视觉线索，有时会影响数据集的可靠性。而且图像中的一些害虫太小，难以标注。
3. 稀有物种数据不足 ：某些稀有物种可能缺乏足够的数据，导致常见害虫容易被识别，而稀有物种更容易被误分类。
4. 领域适应问题 ：在模型训练的数据集上进行测试图像，准确率较高，但跨数据集评估会显著降低性能。为了克服这一问题，应从不同地理区域收集图像，以涵盖各种物种以及不同的气候和成像条件。

水稻害虫检测系统

该系统分为两个阶段：训练阶段和移动应用阶段。

训练阶段

1. 数据收集与标注 ：使用IP 102害虫分类数据集，该数据集包含102类影响农产品的害虫，有75,000张图像。图像具有层次结构，顶级基于经济作物或大田作物分类。对数据集中的图像进行标注，标注内容包括害虫类型、植物生长天数、病害阶段、受影响部位以