人工智能識別技術(shù)因其鑒別速度快、穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確度高等特點，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。近年來，學(xué)者們開始將人工智能識別技術(shù)應(yīng)用到茶樹病蟲害的識別上，達(dá)到提高識別效率、節(jié)省勞動力的效果。
一、人工智能識別技術(shù)的發(fā)展概況
人工智能識別技術(shù)的探索起始于20世紀(jì)50年代對生物視覺的研究，一般是使用圖像捕捉設(shè)備自動接收目標(biāo)圖像，并對圖像進(jìn)行處理和分析，具有速度快、穩(wěn)定性好、準(zhǔn)確性高等特點，擁有代替人眼進(jìn)行識別的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
人工智能識別技術(shù)主要流程
進(jìn)入21世紀(jì)后，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)在人工智能識別農(nóng)業(yè)病蟲害研究中得到了廣泛應(yīng)用。早期研究上都是基于靜態(tài)的標(biāo)本圖像，在田間復(fù)雜的環(huán)境下識別效果還有待改善。而深度學(xué)習(xí)在處理海量數(shù)據(jù)上具有一定的優(yōu)勢，能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動提取出物體特征并利用分類器進(jìn)行分類識別。相對于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)在識別精度和效率上具有明顯的提升，對提高識別準(zhǔn)確率以及減少研發(fā)勞力投入具有顯著的優(yōu)勢。
二、人工智能識別茶樹病蟲害的研究現(xiàn)狀1. 人工智能識別茶樹病蟲害的研究進(jìn)展
據(jù)統(tǒng)計，我國已有記錄的茶樹病蟲有900多種，過去識別這些茶樹病蟲主要依靠植保專家和植保工作者，通過對害蟲的形態(tài)特征、病害的發(fā)生特征以及發(fā)生時間進(jìn)行辨別。傳統(tǒng)的人工識別難以滿足生產(chǎn)需求，給精準(zhǔn)防控帶來困難。相比之下，人工智能識別明顯更準(zhǔn)確，花費的時間和勞動力更少。因此，人工智能在茶樹病蟲害識別上的應(yīng)用具有巨大的潛力和需求。
隨著人工智能識別技術(shù)在農(nóng)業(yè)病蟲害識別系統(tǒng)中的發(fā)展，在茶樹病蟲害識別的研究上也取得了一定的進(jìn)展。2008年，秦華光基于專家經(jīng)驗研發(fā)了1套茶園害蟲智能化WEB管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括茶園病蟲識別，蟲害預(yù)測預(yù)報和茶園害蟲的防治決策3個主要環(huán)節(jié)，采用形態(tài)識別、圖譜識別和檢索識別3種方式識別病蟲害，是我國早期將人工智能技術(shù)引入茶園病蟲害防治的代表性研究。在圖形識別領(lǐng)域，算法對識別速度及結(jié)果的準(zhǔn)確率具有重要的影響。吳阿林等采用BP、SVM、CART等3種算法構(gòu)建了茶樹5種尺蠖害蟲的三維空間結(jié)構(gòu)知識庫，其對害蟲的分類識別率在80.00%～86.67%之間。
近些年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像人工智能識別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。采用圖像顯著性分析并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的模型對茶園常見的害蟲進(jìn)行識別，取得了較好的識別效果，并提高了對不同茶樹病害圖像的識別能力。移動智能設(shè)備的快速普及，也為病蟲害識別的發(fā)展提供了一個可行的方向。
目前，在茶樹病蟲害識別上，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所和杭州睿坤科技有限公司聯(lián)合研發(fā)了一套基于移動端的智能識別系統(tǒng)“茶病茶蟲”，該系統(tǒng)能夠識別茶園中常見的病蟲害及天敵80種左右，操作簡單、識別速度快、準(zhǔn)確度高，為茶樹病蟲害診斷提供了一種可靠的途徑。
2. 人工智能識別茶樹病蟲害存在的問題
過去的幾十年人工智能識別技術(shù)發(fā)展迅速，深度學(xué)習(xí)在病蟲害識別領(lǐng)域中的應(yīng)用以及在各種算法上的優(yōu)化使得病蟲害識別效率和精度上有很大的提高和改善，但人工智能在茶樹病蟲害識別研究發(fā)展過程中仍然存在許多問題。
一方面，多數(shù)研究尚處于實驗室研究階段，還不能達(dá)到實際應(yīng)用的要求。主要原因一是目前多數(shù)研究集中于室內(nèi)完成，在這種環(huán)境下可以有效去除外界其他干擾因子的影響，但在實際應(yīng)用中，茶園的環(huán)境復(fù)雜，光線、天氣等都會對圖片的采集有一定影響，而且病蟲害發(fā)生時會被茶樹葉片、嫩梢所阻擋，這對識別的效果有一定的影響;二是實驗室研究主要是以靜態(tài)的害蟲或者病害標(biāo)本為主要識別對象，而在實際應(yīng)用中是對動態(tài)的茶園害蟲進(jìn)行識別，這部分的害蟲識別上有一定難度，其識別準(zhǔn)確率有待提高;三是在病蟲害識別研究中所采集的圖片主要是在病蟲害發(fā)生比較明顯的階段，而在生產(chǎn)中病蟲害發(fā)生初期對于正確采取防治措施具有重要的作用，這就需要病蟲害識別系統(tǒng)的識別能力能夠覆蓋病蟲害的完整發(fā)生過程。
另一方面，在識別軟件開發(fā)上應(yīng)以輕量級、簡單、便捷、易操作為主，以便于多種技術(shù)手段融合。
三、人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別中的應(yīng)用前景
盡管人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別應(yīng)用上還存在一些問題，但目前人工智能識別技術(shù)在茶樹病蟲害識別程序設(shè)計和實現(xiàn)上已經(jīng)取得了相應(yīng)的成果。未來，可在此成果的基礎(chǔ)上向病蟲害監(jiān)測預(yù)警及精準(zhǔn)防控方向發(fā)展，從而推進(jìn)數(shù)字茶園建設(shè)。
在茶園病蟲害監(jiān)測預(yù)警方面，隨著有效算法的改善將會大大提高病蟲害識別的準(zhǔn)確性以及對病蟲害為害程度分級的能力。通過對茶樹病蟲害智能識別、病蟲害為害程度分級等方法，由單一的茶樹病蟲害智能識別逐步轉(zhuǎn)入到多元的病蟲害智能監(jiān)測預(yù)警，充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢，實現(xiàn)對茶園病蟲害實時、動態(tài)、綜合的監(jiān)測和預(yù)警，不斷優(yōu)化茶園病蟲害的監(jiān)測預(yù)警水平，為茶園病蟲害監(jiān)測預(yù)警提供可靠數(shù)據(jù)。
在茶園病蟲害精準(zhǔn)防控方面，通過對茶園長期、多點的智能監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)?shù)氐牡乩砦恢?，建立茶園病蟲害、天敵數(shù)據(jù)庫。在病蟲害暴發(fā)時，根據(jù)當(dāng)?shù)氐牡乩砦恢谩夂?、天敵、監(jiān)測預(yù)警等信息，及時推送茶園病蟲害發(fā)生情況，為茶農(nóng)精準(zhǔn)地提供病蟲害防治措施，避免茶農(nóng)亂用農(nóng)藥，推進(jìn)茶園綠色防控的普及。
茶樹病蟲害識別系統(tǒng)是數(shù)字茶園的重要組成部分，未來茶園智能識別系統(tǒng)不僅僅局限于病蟲害這一方面，還可拓展到茶樹栽培、茶園管理等方面，由單一的茶園病蟲害識別轉(zhuǎn)向茶樹生長、栽培等多方面的識別、監(jiān)測，從而實現(xiàn)將多個功能集于一個系統(tǒng)當(dāng)中，提高茶園數(shù)字化管理水平。
本文節(jié)選自《中國茶葉》2022年第6期，P1-6，《人工智能識別茶樹病蟲害的應(yīng)用與展望》，作者：楊奉水，王志博，汪為通，張欣欣，孫亮，肖強。
來源：中國茶葉
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