33、无人机监测系统中深度学习的应用综述

无人机监测系统中深度学习的应用综述

1. 引言

在当今农业领域，确保可持续的粮食安全对于不断增长的人口和变化的气候至关重要。随着开放的深度学习模型和无人机技术的发展，自动农业监测应用的研究不断涌现。本文将探讨无人机监测系统中深度学习在农业各方面的应用，包括水果状况、杂草入侵、作物疾病监测以及动物监测等。

2. 水果状况监测

2.1 水果产量和位置估计的重要性

准确估计水果的产量和位置对于农场管理和规划至关重要。传统方法耗时且劳动强度大，而结合无人机和深度学习算法的方法在定位理想采摘区域方面表现出有效性。例如，有研究实现了对柑橘果实的自动检测、计数和大小估计，辅助了产量预测；还有研究利用无人机监测系统实现了芒果的自动检测和估计。

2.2 不同水果监测的优势与挑战

主要关注点	优势	劣势
柑橘水果大小和产量估计	柑橘产量估计效果良好，平均标准误差为 6.59%	光照条件、与柑橘果实的距离等影响检测能力
草莓产量预测	有前景的草莓预测监测系统，计数准确率达 84.1%	成熟和未成熟草莓与枯叶的误分类，叶片下草莓存在遮挡
油棕松散果实检测	轻量级模型有助于以低成本进行果实检测	部分果实存在遮挡
龙眼果实检测和定位	能够准确确定采摘龙眼果实的位置，总时间为 13.7 秒	树枝和树叶的遮挡影响检测能力
青芒果检测	有效的芒果产量估计方法，估计误差率为 1.1%	光照变化影响芒果检测准确性
草莓监测	高效有效的草莓植株生长监测方法	存在错误分类和漏检草莓的情况
草莓成熟度监测	能够自动检测草莓的开花、未成熟和成熟果实	叶片下的草莓花和果实无法检测

2.3 水果监测的挑战

尽管深度学习模型在水果监测中表现良好，但仍面临一些挑战。例如，果树树冠的遮挡和光照变化会影响果实检测和产量估计的准确性。

3. 杂草入侵监测

3.1 杂草对农业生产的影响

杂草的存在会严重影响植物生长，它们与作物争夺阳光、水分、空间和土壤养分，可能导致高达 45% 的产量损失。因此，早期检测和适当处理杂草对于提高农业产量至关重要。

3.2 无人机监测杂草的优势与挑战

主要关注点	杂草	优势	劣势
基于行间检测的杂草检测	未提供物种名称	具备自动杂草定位能力	不均匀的植物间距影响模型性能，杂草与植物特征相似
作物和杂草分类	母菊、虞美人、常春藤叶婆婆纳、田野堇菜	有前景的分类能力	对未知物种的分类能力有限
杂草检测和定位	-	成本效益高的杂草检测和位置估计方法	生长季节数据集标注任务繁重
自动近实时水稻杂草检测	水稻杂草	有助于实现近实时杂草检测	不同无人机高度和角度以及光照条件影响检测能力
猪草检测	Sosnowsky 猪草	能够在嵌入式系统上进行近实时猪草识别，及时控制杂草传播	嵌入式系统（NVIDIA Jetson Nano）的功耗对输入电压敏感
杂草估计	未提供物种名称	具备自动植物检测和杂草估计能力	随着覆盖面积增加，深度学习模型（YOLO）高估杂草分布
小麦田杂草检测和定位	野燕麦、刺儿菜、播娘蒿、泽漆、婆婆纳	能够使用轻量级模型在移动设备上进行近实时自动检测	轻量级模型的检测准确性低于全模型

3.3 提高杂草检测准确性的方法

为了提高杂草检测的准确性，需要增加对特定作物相关杂草的了解，专注于特定作物的主要杂草，忽略其他杂草，从而节省深度学习模型的训练时间。

4. 作物疾病监测

4.1 作物疾病监测的重要性

作物疾病会阻碍生产产量，对农业生产的质量和数量产生经济影响。自动作物疾病检测对于作物管理和效率至关重要，早期准确的检测有助于及时采取植物管理策略，确保高产量。

4.2 不同作物疾病监测的优势与挑战

主要关注点	作物疾病	优势	劣势
埃斯卡病自动检测	埃斯卡病	高效的监测方法	数据预处理需要专业人员标注数据进行训练
葡萄疾病自动检测	白粉病	监测方法结合了可见光、红外光谱和深度映射	颜色变化对模型性能有轻微影响
白粉病自动检测	白粉病	在可见光和红外光谱下有早期监测潜力	训练数据集有限
受影响秋葵植株识别	尾孢叶斑病	经济有效的秋葵疾病植株监测方法	无人机运动影响检测准确性
患病小麦作物检测和分类	褐锈病和黄锈病	能够自动检测患病的单个叶片	颜色变化和相似背景影响检测能力
大豆叶疾病自动识别	白粉病	高效的大豆疾病监测方法	不同光照和背景变化条件会影响识别能力
黄锈病自动检测	黄锈病	消除了手动方法和专业人员的需求	仍存在低误分类可能性

4.3 作物疾病检测的高准确率模型

在作物疾病检测中，SqueezeNet 表现出最高的准确率，达到 99.10%。其他研究也显示出超过 85.00% 的高模型准确率，这可能是由于通过植物叶片颜色变化进行检测的原因。

5. 动物监测中的深度学习应用

5.1 无人机在动物监测中的优势

与固定相机相比，无人机是远程监测牲畜的有效方法。结合深度学习技术，无人机在牲畜自动识别方面取得了积极成果，还可用于监测动物的行为、健康和运动模式，节省时间和成本。

5.2 动物种群监测的优势与挑战

主要关注点	优势	劣势
绵羊检测和计数	在线方法相比离线方法能立即产生有前景的结果	在线方法比离线方法消耗更多电力
个体牛识别	能够进行非侵入式牛检测和个体识别	在多牛排列和牛毛特征相似的情况下存在误报挑战
空中牛监测	多种深度学习算法显示出牲畜监测能力	模糊图像等挑战影响监测
空中牲畜监测	自动绵羊检测有助于绵羊计数	紧密接触的绵羊难以个体识别，树下和灌木丛中的绵羊无法检测
牛检测和计数	具备用于放牧目的的牛管理能力	快速移动的动物会降低模型性能
牛检测和计数	通过删除重复动物实现牛计数	牛的移动影响计数能力
用于计数的牲畜检测	基于掩码检测的牲畜监测能力	由于训练图像有限，存在高估问题

5.3 动物监测的挑战

无人机监测动物时，低高度可能会改变动物行为，高高度则会影响检测能力。此外，植被生长、老树以及环境条件（如大风或降雨）也会对无人机的部署和动物检测产生影响。

6. 深度学习模型在农业应用中的性能比较

6.1 不同应用的模型选择

应用	推荐模型	原因
害虫监测	ResNeSt - 50	具有较高的检测准确率，达到 98.77%，可能是由于其较多的特征提取层
植物生长监测	两阶段检测器（如 Faster R - CNN）	植物生长变化不显著，两阶段检测器在 F1 分数方面表现出色，检测准确率高，但检测速度较慢
水果状况监测	多种模型（如用于芒果检测的模型）	能提供最小时间、较少劳动需求和较低误差，但存在树遮挡和光照变化等挑战
杂草入侵监测	FCN	分类模型性能达到 96.00%，简化了特征提取学习过程
作物疾病监测	SqueezeNet	准确率高达 99.10%

6.2 模型性能的影响因素

模型的性能受到多种因素的影响，包括模型的层数、功耗、性能速度以及环境条件等。在选择深度学习架构时，需要综合考虑这些因素。

以下是一个简单的流程图，展示了无人机监测系统中深度学习应用的主要流程：

graph LR
    A[数据采集（无人机）] --> B[数据预处理]
    B --> C[深度学习模型训练]
    C --> D[监测应用（水果、杂草、疾病、动物）]
    D --> E[结果分析与决策]

综上所述，无人机监测系统中深度学习在农业的各个方面都有广泛的应用，为提高农业生产效率和可持续性提供了有力支持。但在实际应用中，仍需克服各种挑战，不断优化模型和方法。

7. 深度学习策略在农业应用中的详细分析

7.1 害虫监测

害虫监测对于精准使用农药和控制害虫至关重要。不同的深度学习模型在害虫监测中表现各异。例如，YOLO v3 和 YOLO v3 tiny 在害虫检测和定位方面有不错的表现，YOLO v3 的平均精度均值（mAP）达到 93.00%，速度为 2.95 FPS；YOLO v3 tiny 的 mAP 为 89.00%，速度为 8.71 FPS。而 ResNeSt - 50 在害虫检测、定位和量化方面表现突出，验证准确率达到 98.77%。

深度学习模型	UAV 平台	应用	mAP	速度	验证准确率
YOLO v3	自组装 APD - 616X	害虫检测、定位	93.00%	2.95 FPS	-
YOLO v3 tiny	自组装 APD - 616X	害虫检测、定位	89.00%	8.71 FPS	-
ResNeSt - 50	DJI Mavic air 2	害虫检测、定位、量化	-	-	98.77%

7.2 植物生长监测

植物生长监测有助于及时采取干预措施，确保高产量。两阶段检测器如 Faster R - CNN 在植物生长监测中表现良好，F1 分数达到 97.90%。其原理是先进行区域建议，再对建议区域进行分类和定位，虽然检测速度相对较慢，但检测准确率高。

以下是植物生长监测中不同模型的性能对比：
| 深度学习模型 | UAV 平台 | 应用 | F1 分数 |
| — | — | — | — |
| Faster R - CNN | DJI Phantom 3 Pro | 玉米雄穗检测 | 97.90% |
| CNN | DJI Phantom 3 Pro | 玉米雄穗检测 | 95.90% |

7.3 水果状况监测

水果状况监测对于农业决策至关重要，包括果实数量、大小、重量和成熟度的估计。不同的深度学习模型在水果检测和估计方面有不同的表现。例如，在芒果检测和估计中，YOLO v2 的 mAP 为 86.40%，Precision 为 96.10%，Recall 为 89.00%。

深度学习模型	UAV 平台	应用	mAP	Precision	Recall
YOLO v2	DJI Phantom 3	芒果检测、估计	86.40%	96.10%	89.00%
FPN	DJI Jingwei M600 PRO	龙眼果实检测、定位	54.22%	-	-
SSD	DJI Jingwei M600 PRO	龙眼果实检测、定位	66.53%	-	-
YOLO v3	DJI Jingwei M600 PRO	龙眼果实检测、定位	72.56%	-	-
YOLO v4	DJI Jingwei M600 PRO	龙眼果实检测、定位	81.72%	-	-
MobileNet - YOLOv4	DJI Jingwei M600 PRO	龙眼果实检测、定位	89.73%	-	-

7.4 杂草入侵监测

杂草入侵会影响作物生长，早期检测和处理至关重要。FCN 在杂草检测的分类模型性能中表现出色，达到 96.00%。其优势在于简化了特征提取学习过程，避免了密集层的应用。

以下是杂草入侵监测中不同模型的性能对比：
| 深度学习模型 | UAV 平台 | 应用 | 准确率 |
| — | — | — | — |
| FCN | DJI Phantom 3、DJI Mavic Pro | 猪草检测 | 96.00% |
| Faster R - CNN | DJI Matrice 600 Pro | 杂草检测、监测 | Precision: 65.00%，Recall: 68.00%，F1 Score: 66.00% |
| SSD | DJI Matrice 600 Pro | 杂草检测、监测 | Precision: 66.00%，Recall: 68.00%，F1 Score: 67.00% |

7.5 作物疾病监测

作物疾病检测有助于及时采取治疗措施，确保作物健康。SqueezeNet 在作物疾病监测中准确率高达 99.10%。其他模型如 Inception - V3、ResNet - 50 等也有较高的准确率。

深度学习模型	UAV 平台	应用	准确率
SqueezeNet	定制四轴飞行器	尾孢叶斑病检测	99.10%
Inception - V3	DJI Phantom 3 Pro	叶片疾病检测、作物疾病监测	99.04%
ResNet - 50	DJI Phantom 3 Pro	叶片疾病检测、作物疾病监测	99.02%

7.6 动物监测

无人机结合深度学习技术在动物监测中具有重要作用。不同的模型在动物检测和计数方面有不同的表现。例如，YOLO 在绵羊检测和计数中，在线处理的准确率达到 97.00%。

深度学习模型	UAV 平台	应用	准确率
YOLO	自组装无人机	绵羊检测、计数	在线处理: 97.00%
LRCN	DJI Inspire Mk1	牛检测、单帧个体、视频个体	牛检测 mAP: 99.3%，单帧个体 mAP: 86.07%，视频个体准确率: 98.13%

8. 结论

无人机监测系统中深度学习在农业领域的应用具有巨大的潜力。通过对水果状况、杂草入侵、作物疾病监测以及动物监测等方面的研究，我们可以看到不同的深度学习模型在各个应用场景中都有其优势和挑战。

在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的深度学习模型。例如，在害虫监测中，ResNeSt - 50 具有较高的准确率；在植物生长监测中，两阶段检测器如 Faster R - CNN 表现出色；在杂草入侵监测中，FCN 具有良好的分类性能；在作物疾病监测中，SqueezeNet 准确率较高；在动物监测中，YOLO 等模型在动物检测和计数方面有不错的表现。

同时，我们也需要认识到，深度学习模型在农业应用中还面临一些挑战，如环境条件的影响、模型的训练和优化等。未来，我们需要进一步研究和改进这些模型，以提高其在农业领域的应用效果，为农业的可持续发展提供更有力的支持。

以下是一个总结性的流程图，展示了深度学习在农业应用中的整体情况：

graph LR
    A[农业应用领域] --> B[害虫监测]
    A --> C[植物生长监测]
    A --> D[水果状况监测]
    A --> E[杂草入侵监测]
    A --> F[作物疾病监测]
    A --> G[动物监测]
    B --> H[选择合适模型（如 ResNeSt - 50）]
    C --> I[选择合适模型（如 Faster R - CNN）]
    D --> J[选择合适模型（如 YOLO v2）]
    E --> K[选择合适模型（如 FCN）]
    F --> L[选择合适模型（如 SqueezeNet）]
    G --> M[选择合适模型（如 YOLO）]
    H --> N[提高农业生产效率]
    I --> N
    J --> N
    K --> N
    L --> N
    M --> N

通过不断地研究和实践，我们相信深度学习技术将在农业领域发挥越来越重要的作用，为实现精准农业和可持续农业做出更大的贡献。