人工智能技术及其在茶叶病虫害防治中的应用研究

田波1978年出生，湖南怀化人，铜仁学院教授，博士,CCF及 ACM会员。主讲《人工智能技术》《数据库原理》《算法与数据结构》《数据分析》等课程。研究方向为大数据挖掘理论、分布式视频编码技术。近几年来，在《通信学报》《电子学报》、IEEE Conference等期刊和会议发表论文13篇，完成国家自然科学基金项目1项，主持省级科研项目2项，教育部产学协同育人项目2项，企业横向项目1项，申请专利3项。

前言

第1章 绪论

1.1 引言

1.2 人工智能技术研究现状及分析

1.2.1 人工智能的定义及基本内容

1.2.2 人工智能中的逻辑与知识表示

1.2.2.1 基于图的知识表示

1.2.2.2 基于逻辑的识别表示

1.2.2.3 产生式系统

1.2.2.4 知识图谱

1.2.3 专家系统研究现状及分析

1.2.4 自然语言理解研究现状及分析

1.2.5 机器学习技术研究现状及分析

1.2.5.1 宽度学习

1.2.5.2 深度学习

1.2.6 机器感知、思维及行为

1.3 图像识别技术研究现状及分析

1.4 本章小结

参考文献

第2章 茶叶病虫害及其远程监测与识别技术

2.1 引言

2.2 茶叶常见病害

2.3 茶叶常见虫害

2.4 茶叶病虫害远程监测与自动识别

2.4.1 茶园数据采集系统

2.4.1.1 体系结构

2.4.1.2 关键技术

2.4.2 茶叶大数据平台

2.4.3 茶叶病虫害数据采集及自动识别

2.5 发展趋势

2.6 本章小结

参考文献

第3章 茶叶病虫害图像的特征提取与图像分割技术

3.1 引言

3.2 图像预处理方法

3.3 特征提取算法

3.4 图像分割算法

3.4.1 基于聚类和边缘的图像分割

3.4.2 基于深度学习的图像分割

3.5 存在的问题

3.6 本章小结

参考文献

第4章 采用迁移学习技术的茶叶常见病害识别方法

4.1 引言

4.2 迁移学习

4.3 深度卷积网络模型设计

4.4 图像分割方法

4.5 模型的训练与优化

4.6 采用迁移学习技术的病害识别算法

4.7 实验及结果分析

4.7.1 数据集的构建

4.7.2 实验结果分析

4.8 本章小结

参考文献

第5章 基于BP神经网络的茶叶病害识别方法

5.1 引言

5.2 BP神经网络

5.3 茶叶病害识别方法的设计

5.4 实验结果及分析

5.5 本章小结

参考文献

第6章 基于改进支持向量机的茶叶病虫害识别方法

6.1 引言

6.2 改进的支持向量机模型

6.3 参数优化方法

6.4 茶叶病虫害图像的预处理及特征提取

6.5 模型的训练过程

6.6 实验及结果分析

6.6.1 实验方案及参数设置

6.6.2 实验结果分析

6.7 本章小结

参考文献

第7章 采用深度卷积网络的茶叶病虫害识别技术

7.1 引言

7.2 茶叶病虫害数据集的构建

7.2.1 病虫害数据集

7.2.2 图像分割方法

7.3 深度卷积网络的设计

7.4 采用深度卷积网络的茶叶病虫害识别算法

7.4.1 深度卷积网络结构

7.4.2 网络模型的训练

7.4.3 卷积网络模型分析

7.5 实验及分析

7.6 本章小结

参考文献

第8章 深度卷积网络优化技术及其在茶叶病虫害识别中的应用

8.1 引言

8.2 深度卷积网络的训练方法

8.3 参数优化方法

8.3.1 卷积核分析

8.3.2 参数分布与优化

8.3.3 模型分析与验证

8.4 深度卷积网络的剪枝方法

8.4.1 面向下一层参数的剪枝方法

8.4.2 基于参数类比的剪枝方法

8.5 实验结果及分析

8.5.1 实验方案及参数设置

8.5.2 实验结果分析

8.6 本章小结

参考文献

第9章 茶叶病虫害诊断专家系统

9.1 病虫害诊断专家系统原理

9.2 病虫害信息推荐

9.2.1 信息推荐模型

9.2.2 信息推荐算法

9.3 病虫害诊断模型

9.3.1 知识库的构建

9.3.2 推理机模型

9.4 茶叶病虫害诊断专家系统的设计与开发

9.5 实验结果及分析

9.6 本章小结

参考文献

第10章 茶叶病虫害识别与防治技术发展趋势

10.1 茶叶病虫害防治大数据平台

10.2 病虫害识别算法的优化与改进

10.3 智慧茶园建设

10.4 本章小结

参考文献

第11章 总结与展望

附录

第1章绪论

1.1引言

近几年来，采用人工智能、大数据技术构建基于农业物联网的智慧农业系统，提高作物病虫害监测与防治水平，成为种植、养殖等现代农业发展的一个重要趋势。专家系统、计算机视觉、神经网络、深度学习等技术在农业信息化建设中发挥了关键作用，其应用范围不断扩大，经济效益也十分显著。但农业有其特殊性。一方面农业生产流程复杂，生态环境多样，投入成本较高，抗风险能力弱。另一方面我国农业从业人口较多，年龄偏大，整体科学文化素质偏低，对现代信息技术在农业中的应用造成了很大的阻碍。除了少数发达国家，如以色列、加拿大、美国、日本等在智慧农业建设和应用中取得较大的成效以外，其他多数发展中国家在农业信息化和智能化方面的研究和应用水平较低，智慧农业发展的深度与广度有待提升。

随着我国乡村振兴战略的深人实施，作为一种传统的特色产业，我国茶产业发展迅速，全国茶叶产量位居世界第一，2020年的全国茶叶产量297万吨，较上一年度增加了19.28万吨，茶叶种植面积超过4 700万亩”，已成为国民经济中的一项支柱产业。但随着生态环境的变化，茶叶病虫害有持续加重的趋势，已成为影响茶树生长和茶叶产品质量的一个关键因素”。在茶叶生产过程中，正确识别各类病虫害是科学防治的前提。目前在茶叶病虫害监测与自动识别方面，采用图像识别、机器学习等人工智能相关技术的病虫害防治体系也正处于起步阶段，由于受到成本及系统性能的限制，该类技术在应用场景中并不成熟[[2]。当前茶叶病虫害防治主要采用人工方法，即利用声测、诱集、红外等技术结合专家和从业人员现场对茶树状况进行研判，然而大部分基层农业技术人员和种植人员难以熟练掌握数量众多的病虫害相关知识，不能对病虫害进行准确及时的诊断和防治，很难准确、及时地识别出病虫害的分布密度、种类等信息，难以满足病虫害防控要求。因此，综合利用人工智能、大数据、物联网技术，在研究和部署茶园实时数据采集和传输系统的基础上，构建茶叶大数据平台，开发针对茶产业大数据平台构建和应用的参考模型，设计和实现病虫害识别算法，实现对茶叶病虫害的动态监测和发生趋势分析，为实时分析和识别病虫害类型和分布规律，构建茶叶生长环境远程监测及病虫害防控体系提供技术支撑，可有效地推动智慧茶园的建设，对促进茶产业的可持续发展具有重要意义。

随着生态环境的变化和种植面积的增加，病虫害的进化速率加快，其危害性越来越大，每年给茶产业造成的损失占该产业总值的12%~15%。全国各类茶园中的常见病虫害有茶饼病、茶炭疽、茶轮斑病、茶云纹叶枯病、茶根结线虫病、茶小绿叶蝉、茶尺蠖、茶银尺蠖、黑刺粉虱、茶跗线螨、茶蚜、茶褐蓑蛾、螺纹蓑蛾等，其中尤以茶尺蠖和茶炭疽的危害较大。因此，建立一套成本较低、可靠性较高的茶叶病虫害实时监测和识别体系，实现对茶叶病虫害持续的识别、预警和防治，已成为茶产业可持续发展的一个必然趋势。考虑到茶叶病虫害是造成茶叶产量和品质下降的一个重要因素，特别是近些年茶饼病、茶炭疽、茶尺蠖、茶银尺蠖等对西南地区山地茶叶质量造成较大影响的现实，根据病虫害防治的实际需求，有针对性地研究和应用农业物联网、人工智能、大数据技术，克服现有数据采集系统中节点电池容量有限、信道质量差、存储及计算能力不足等问题，利用机器学习和图像识别技术开展对茶叶病虫害自动识别系统的研究与应用，构建茶叶常见病虫害监测体系，实现对病虫害持续识别、预警和防治，这对提高茶叶品质，降低生产成本，推行绿色防控等具有重要的实际应用价值。

总的来看，结合农业物联网和人工智能技术的病虫害监测与识别系统，能广泛应用于各类智慧农业系统中，可有效监测作物病虫害的发生情况及生长环境参数，推动智慧农业的应用落地。茶叶作为一种重要的经济作物，在产业发展过程中应加强对病虫害的研究，构建完善的病虫害数据库，积极应用图像识别、机器学习技术构建病虫害智能识别系统，实现管理的现代化和智慧化，是茶产业进一步提质增效，实现可持续发展的关键。

……

本书围绕人工智能技术及其在茶叶病虫害识别中的应用，详细介绍了人工智能研究现状、茶叶病虫害监测、特征提取及图像分割、迁移学习、支持向量机、BP神经网络、深度卷积网络及其优化、专家系统等的原理与应用技术，在此基础上，重点探讨了茶叶病虫害识别算法的优化与改进思路，对相关算法的优化方法进行了讨论，指出了下一步的发展趋势，旨在为相关技术人员理解和开发与作物病虫害识别相关的技术提供新思路，而且对促进乡村振兴，提高茶叶生产质量，提高经济效益具有重要的现实意义和较大的应用价值。