[發明專利]一種自然果園場景下的柑橘木虱高精度檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202110546086.8
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113312999B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 李震;胡嘉沛;姜晟;黃河清;呂石磊;薛秀云;洪添勝;宋淑然;代秋芳;吳偉斌
• 申請（專利權）人: 華南農業大學
• 主分類號: G06V20/13
• 分類號: G06V20/13;G06V10/774;G06V10/762;G06V20/40;G06V10/56;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 符繼超

本發明公開了一種自然果園場景下的柑橘木虱高精度檢測方法及裝置，該方法包括：獲取待檢測是否存在柑橘木虱的自然果園場景下的柑橘圖像；通過預先訓練得到的柑橘木虱檢測模型對柑橘圖像進行檢測；檢測模型通過多組訓練數據對改進后的YOLOv4?Tiny網絡模型進行訓練得到的；改進后的YOLOv4?Tiny網絡模型包括一條與淺層卷積層相連的路徑，增加一個輸出對小目標敏感的高分辨率輸出特征圖；根據所述檢測模型的檢測結果，確定柑橘圖像是否存在柑橘木虱以及柑橘木虱的位置。該方法基于對YOLOv4?Tiny模型進行了改進，增加一個高分辨率的輸出特征圖，用于采樣抽象小目標柑橘木虱的特征，可提升模型對目標柑橘木虱的檢測精度。該方法可在復雜的田間環境下進行柑橘木虱的準確檢測。

技術領域

本發明涉及農業計算機視覺的圖像檢測技術領域，具體涉及了一種基于YOLOv4-Tiny的自然果園場景下的柑橘木虱高精度檢測方法及裝置。

背景技術

柑橘產業作為千億元級別的大產業，已經成為我國農民收入的重要來源。黃龍病是當前最嚴重的柑橘疾病之一，尚無有效的治療方法，由于黃龍病的影響，全球柑橘產業受到嚴重威脅。柑橘木虱是柑橘黃龍病的主要傳播媒介，對柑橘木虱進行檢測與防控可以有效地控制黃龍病傳播。

田間人工檢測是常用的檢測方法，如通過黃色粘蟲板、捕蟲網采集并計數和使用塑料棒敲打枝干取樣等，這些方法都依賴于人工目測并且效率低下耗費勞動力。目前防治柑橘木虱的主要手段仍為化學防治，長期的不合理使用，不僅導致柑橘木虱出現了不同程度的抗藥性，而且引發了環境污染和農藥殘留等一系列問題。

精確高效的柑橘木虱檢測是防控柑橘黃龍病的重要前提，也是實現精準農業的關鍵環節。針對田間人工檢測方法存在的問題，國內外諸多學者已經在基于卷積神經網絡技術的農作物病蟲害識別領域做了大量研究工作。韓國學者在柑橘病蟲害分類領域開展系列研究，首先構建一個共有12561幅圖像的數據集，包含24類柑橘病蟲害，其中柑橘木虱圖像有359張，其次基于DenseNet提出柑橘病蟲害分類模型WeaklyDenseNet和BridgeNet-19，分類的準確率分別為93.42％和95.47％，模型大小分別為30.5MB和69.8MB。上述的兩個模型主要應用于幫助農戶進行柑橘病蟲害分類，而不是專門針對柑橘木虱監測，因此模型的輸出不包含柑橘木虱目標的位置和數量信息，無法精確判斷柑橘木虱的蟲害情況。美國學者以四輪摩托為行走機構，通過氣動敲擊機構拍打柑橘樹的枝干，使柑橘木虱跌落至觀察臺，結合計算機視覺技術實現柑橘木虱檢測，其中檢測算法采用YOLOv1和YOLOv3目標檢測模型，在總共8800幅白色背景下的柑橘木虱圖像訓練和測試，識別的準確率為80％，召回率為95％。美國橘園規模大，地勢平坦，橘園的坡度小，柑橘樹行距設置大，可以使用大型機械作業。而中國的柑橘大部分在山坡地種植，行株距也不統一，機械作業環境復雜，我國大部分的田間環境不適宜使用上述設備。

因此，如何針對我國柑橘園實際的種植情況，準確識別柑橘木虱是同行從業人員亟待解決的問題。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提供一種自然果園場景下的柑橘木虱高精度檢測方法及裝置，該方法基于YOLOv4-Tiny對自然果園場景下的柑橘圖像進行檢測，能夠解決自然果園場景下受復雜環境下準確檢測的難題。

第一方面，本發明實施例提供一種自然果園場景下的柑橘木虱高精度檢測方法，包括：

S1、獲取待檢測是否存在柑橘木虱的自然果園場景下的柑橘圖像；

S2、通過預先訓練得到的柑橘木虱檢測模型對所述柑橘圖像進行檢測；所述檢測模型通過多組訓練數據對改進后的YOLOv4-Tiny網絡模型進行訓練得到的；所述多組訓練數據的每一組數據包括柑橘木虱的目標框；所述改進后的YOLOv4-Tiny網絡模型包括一條與淺層卷積層相連的路徑，增加一個輸出對小目標敏感的高分辨率輸出特征圖；

S3、根據所述檢測模型的檢測結果，確定所述柑橘圖像是否存在柑橘木虱以及柑橘木虱的位置。