基于機(jī)器視覺的農(nóng)作物病害無人機(jī)尋的研究與實(shí)現(xiàn)

沈美，于翔

摘 要：鑒于無線傳輸技術(shù)的推廣和應(yīng)用，文章以無人機(jī)為載體，以水稻紋枯病為例，通過支持向量機(jī)、AdaBoost等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，重點(diǎn)研究并實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)田無人機(jī)農(nóng)作物病害圖像自動尋的系統(tǒng)，并對該系統(tǒng)進(jìn)行深層次探索和功能分析。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);支持向量機(jī);AdaBoost;無人機(jī);農(nóng)作物病害;水稻紋枯病

1 農(nóng)作物病蟲害現(xiàn)狀

我國農(nóng)業(yè)正在從傳統(tǒng)型農(nóng)業(yè)向精細(xì)型農(nóng)業(yè)發(fā)展。精細(xì)農(nóng)業(yè)的中心思想是在農(nóng)事勞動和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活中，依靠先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)手段，快速、準(zhǔn)確地采集盡可能多的農(nóng)田信息，以達(dá)到減少投入的同時(shí)增加產(chǎn)出、提高投入物利用率、降低環(huán)境污染程度的目標(biāo)[1]。

作為影響農(nóng)作物最終產(chǎn)量的重要關(guān)鍵因素之一—農(nóng)作物病蟲害的田間調(diào)查、檢測、識別及病蟲害危害狀況進(jìn)行分級、監(jiān)測，卻長期依賴專業(yè)的植保人才，導(dǎo)致作物病蟲害識別診斷的主觀性強(qiáng)、工作量大、成本高、誤差大、時(shí)效差、對專業(yè)知識要求較高，已經(jīng)遠(yuǎn)不能滿足我國現(xiàn)階段對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)快速發(fā)展的需求[2]。因此，采用無損測試技術(shù)，即在不破壞植物組織結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用各種手段對作物的生長、病害危害狀況進(jìn)行監(jiān)測，以便及時(shí)采取措施治理或合理安排計(jì)劃[3]。從而實(shí)現(xiàn)對病害進(jìn)行早期預(yù)警，對控制病蟲害大范圍蔓延、保護(hù)作物產(chǎn)量有深遠(yuǎn)研究作用及社會意義[4]。

本文利用無人機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）便利、高效的特點(diǎn)，通過其攜帶的攝像頭對水稻田間進(jìn)行高速飛掠采樣，利用機(jī)器視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)對水稻紋枯病病害圖像進(jìn)行識別、尋的，從而完成基于機(jī)器視覺的水稻紋枯病的早期預(yù)警、診斷及病蟲害分級判斷，為在相關(guān)條件成熟的情況下實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)噴灑、施藥打下堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)，從而實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水稻紋枯病無人機(jī)平臺自動尋的。該研究結(jié)果能對其他類似農(nóng)作物病蟲害的無人機(jī)自動尋的以及精準(zhǔn)施藥技術(shù)起到借鑒作用。

2 機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)作物無人機(jī)圖像尋的中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，主要研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是目前人工智能中最具智能特征、最前沿的研究領(lǐng)域之一[5]。歷經(jīng)多年的發(fā)展，源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的、多層感知器的、機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種—深度學(xué)習(xí)，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本等，在很多方面收獲了突破性進(jìn)展，本文主要通過支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）與Adaboost兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，應(yīng)用于無人機(jī)，對水稻紋枯病病害圖像的尋的有極大幫助。

2.1 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是Cortes和Vapnik于1995年首創(chuàng)的，在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，并能夠推廣應(yīng)用到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中[7]。

SVM理論來自于數(shù)據(jù)二值分類問題的處理：假定在可分?jǐn)?shù)據(jù)中由多個(gè)可以區(qū)分正負(fù)樣本的超平面（Hyperplane）組成超平面集，在可分?jǐn)?shù)據(jù)中尋找一個(gè)滿足分類要求的最優(yōu)分割超平面（Optimal Separating Hyperplane，OSH），使得在保證分類精度的同時(shí)最大化OSH兩側(cè)的間隔[8]。

假定空間中存在包含正負(fù)兩類的自變量xi∈R，i=1，…l及因變量y，滿足y∈{1，﹣1}。假定存在一個(gè)分類超平面可以區(qū)分這兩類正負(fù)樣本，超平面上的點(diǎn)xi滿足ω·xi+b=0，其中ω為超平面的法向量，|b|/||ω||為超平面到原點(diǎn)的垂線距離，||ω||為ω的范數(shù)。

給出一組數(shù)據(jù){（xi，yi）}，i=1，…l滿足

滿足上式且在超平面H1和超平面H2上的樣本點(diǎn)xi可分別表示為x+和x-。將上述兩式整合可得到

超平面H1和超平面H2可分別表示為

在超平面H1和H2上的點(diǎn)到原點(diǎn)的最短垂線距離分別是|1-b|/||ω||和|﹣1-b|/||ω||。因此，超平面間的間隔Margin為：

2.2 Adaboost算法

Schapire和Freund于1997年第一次提出Adaboost算法，將多個(gè)弱分類器有機(jī)地結(jié)合在一起，通過多次迭代，對訓(xùn)練樣本的權(quán)重不斷更新定義，隨后通過投票機(jī)制進(jìn)行分類。隨著迭代次數(shù)的增加，Adaboost算法會將分類的重點(diǎn)逐漸放在一些難區(qū)分的樣本上，通過這種機(jī)制，最后實(shí)現(xiàn)整體識別準(zhǔn)確率的提高。

Adaboost算法過程如下[9]：首先，將把數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集兩部分，隨后輸入訓(xùn)練集，對訓(xùn)練樣本權(quán)重進(jìn)行初始化，D1代表數(shù)據(jù)集的權(quán)重集合，N代表樣本的個(gè)數(shù)，ω代表每個(gè)樣本的權(quán)重（一般初始的權(quán)重都設(shè)為1/N），其公式如下：

將清洗后的數(shù)據(jù)集輸入算法中，并建立一對多（One Against All，OAA）一對一（One Against One，OAO）分類器，分別用于訓(xùn)練和測試;

在每一次迭代過程后，根據(jù)如下公式計(jì)算弱分類器的錯(cuò)誤率em：

在迭代m次之后，根據(jù)弱分類器的錯(cuò)誤率確定每一個(gè)弱分類器在最終分類集合中的比例系數(shù)am：

每次迭代后，根據(jù)下面兩個(gè)公式來更新OAA分類器所有的權(quán)重：

輸入測試集，調(diào)用OAO分類器下式：

最后得到分類器：

3 利用SVM與Adaboost分類器實(shí)現(xiàn)無人機(jī)水稻紋枯病尋的

3.1 利用SVM與Adaboost分類器實(shí)現(xiàn)無人機(jī)水稻紋枯病尋的技術(shù)路線

在無人機(jī)施工過程中，如果利用無人機(jī)實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺的精準(zhǔn)尋的，就必須將正常葉片、病害葉片及土地等噪聲分開，這也是無人機(jī)植保中的關(guān)鍵問題之一。因此，構(gòu)造一個(gè)具有較高精度的分類器，從而實(shí)現(xiàn)病害葉片的檢出及對正常葉片、泥土、雜草圖像等噪聲的分類，為基于機(jī)器視覺的無人機(jī)尋的提供精準(zhǔn)目標(biāo)就成為實(shí)現(xiàn)無人機(jī)精準(zhǔn)尋的一種解決思路。本文提出利用Adaboost及SVM建立兩級級聯(lián)分類器，從而實(shí)現(xiàn)新型的、高效的、具有計(jì)算復(fù)雜度小、分類精度高等優(yōu)點(diǎn)的二級級聯(lián)分類器來解決該問題。

本文通過研究不同局部特征對紋枯病和非紋枯病檢測的影響，創(chuàng)造性地提出在水稻基部紋枯病識別研究中利用兩層分類器來對紋枯病進(jìn)行檢測與識別，其技術(shù)路線如圖1所示。

圖1 利用SVM與Adaboost分類器實(shí)現(xiàn)無人機(jī)

水稻紋枯病尋的技術(shù)路線

首先，在第一層利用水稻基部圖像的顏色特征，通過圖像預(yù)處理等手段對具有水稻紋枯病變的葉片圖像進(jìn)行處理，隨后利用Adaboost分類器進(jìn)行初步分類、建立正負(fù)樣本，初步實(shí)現(xiàn)水稻紋枯病的檢測。然后，通過顏色特征、方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gridients，HOG）特征及局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）特征組合成新的特征組，并利用SVM對第一層檢測結(jié)果進(jìn)行非目標(biāo)的精細(xì)排除，進(jìn)一步去除泥點(diǎn)、枯葉、雜草、水滴、反光等噪聲，減少誤差，并實(shí)現(xiàn)對水稻植株紋枯病的自動檢出。

3.2 基于Adaboost分類器的無人機(jī)尋的

針對同樣的訓(xùn)練集病害圖像特征值，通過Adaboost算法訓(xùn)練出多個(gè)不同的弱分類器，然后對分類器輸出的結(jié)果設(shè)定一個(gè)閾值，通過大量的實(shí)驗(yàn)，設(shè)定該閾值為1，通過該閾值來區(qū)分正、負(fù)樣本。如下式所示：

其中x為樣本的數(shù)據(jù)，hj（x）為對應(yīng)于第j張病害圖像的病害特征值，βj為判定閾值，在本文中確定為1。

基于顏色分量的級聯(lián)分類器構(gòu)成設(shè)計(jì)思路如圖2所示。

圖2 基于顏色分量的級聯(lián)分類器構(gòu)成

本實(shí)驗(yàn)過程中存在著數(shù)量極為龐大的顏色特征描述值，若通過計(jì)算所有的特征來完成識別的過程，其計(jì)算量是十分龐大的。本文設(shè)計(jì)了基于顏色分量的級聯(lián)分類器，針對彩色圖像的3個(gè)顏色通道，首先賦予所有樣本每個(gè)顏色通道相同的權(quán)重。然后，分別進(jìn)行計(jì)算，得到樣本每個(gè)顏色通道分類的錯(cuò)誤率。最后，調(diào)整并重新分配樣本的權(quán)重，從而提高錯(cuò)誤樣本顏色分量分類的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)對錯(cuò)誤樣本在下一輪訓(xùn)練中的重視程度。多次對樣本進(jìn)行迭代訓(xùn)練后，實(shí)現(xiàn)利用Adaboost算法來對每個(gè)顏色通道進(jìn)行弱分類，并通過閾值組合成強(qiáng)分類器，最終解決該問題，

4 結(jié)語

通過Adaboost算法的不斷迭代運(yùn)算，首先將彩色圖像的3個(gè)通道顏色特征值單獨(dú)拿出來進(jìn)行分別計(jì)算，然后，利用大量的實(shí)驗(yàn)確定閾值為1，實(shí)現(xiàn)弱分類器的第一次分類，進(jìn)行過程中，當(dāng)錯(cuò)誤率達(dá)到了預(yù)想值時(shí)，迭代的過程就可以結(jié)束了。隨后，將Adaboost算法分類出的結(jié)果輸送給SVM，構(gòu)建出第二個(gè)分類器，通過對多個(gè)弱分類器的級聯(lián)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)對水稻紋枯病病害圖片的強(qiáng)分類，最終實(shí)現(xiàn)水稻紋枯病病害的精準(zhǔn)檢出，從而實(shí)現(xiàn)無人機(jī)對水稻紋枯病病害圖片的自動尋的。

本研究使用5個(gè)級別測試150個(gè)樣本，對區(qū)分不同危害程度的水稻紋枯病測試了準(zhǔn)確率。根據(jù)結(jié)果可以看出，2級病株中有一株誤判，偏大，正確率80%;3級病株有一株誤判，偏大，正確率89%;4級中全部都檢測無誤，正確率100%;5級中有一株誤判，偏小，正確率80%。總體來講，其正確率在可接受范圍內(nèi)。分析發(fā)生誤判的原因，有以下幾點(diǎn)：

（1）在發(fā)病初期，如2級病株的植株基部病狀太輕，不易檢出，且有多個(gè)暗綠色斑點(diǎn)，無法分辨是否為噪聲，從而產(chǎn)生誤判，并導(dǎo)致樣本的計(jì)算百分比不準(zhǔn)確。

（2）在水稻發(fā)病的過程中，樣本有時(shí)并不能很好地反映發(fā)病情況，在很大程度上會影響判別效果。

（3）在實(shí)時(shí)檢測中，攝像頭需要平行地面且盡可能靠近作物采集病斑，并且從側(cè)面以固定的角度、傾斜方向采集整株高度，采樣時(shí)因采樣角度不對而產(chǎn)生誤差。

作者簡介：沈美（1978— ），女，青海樂都人，副教授，碩士;研究方向：人工智能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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Research and implementation of unmanned aerial vehicle search for crop diseases based on machine vision： taking rice sheath blight as an example

Shen Mei， Yu Xiang

（Information and Intelligent Engineering School， Nantong College of Science and Technology， Nantong 226007， China）

Abstract：In view of the popularization and application of wireless transmission technology， this paper takes unmanned aerial vehicle as the carrier， takes rice sheath blight as an example， through the support vector machine， AdaBoost and other machine learning algorithms， focuses on the research and implementation of the system of agricultural unmanned aerial vehicle. Based on machine learning to automatically find the crop disease image， and makes a deep exploration and functional analysis of the system.

Key words：machine learning; support vector machine; AdaBoost; unmanned aerial vehicle; crop disease; rice sheath blight