融合視覺變換器與隨機森林的昆蟲識別系統研究

摘 要：隨著人工智能技術的快速發展，特別是深度學習的應用，昆蟲識別領域已經實現從傳統方法向自動化和智能化方法的轉變。該文介紹一種結合視覺變換器（Vision Transformer，ViT）和隨機森林（Random Forest，RF）的昆蟲識別系統，旨在提高識別的準確性和效率。通過這種創新的混合方法，能夠更有效地處理大規模昆蟲圖像數據集，并實現高效率的昆蟲識別。

關鍵詞：人工智能；深度學習；昆蟲識別；視覺變換器；隨機森林

中圖分類號：F323 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9902（2024）21-0021-04

Abstract： With the rapid development of artificial intelligence technology， especially the application of deep learning， the field of insect recognition has transformed from traditional methods to automated and intelligent methods. This paper introduces an insect recognition system that combines Vision Transformer（ViT） and Random Forest（RF） to improve the accuracy and efficiency of recognition. Through this innovative hybrid approach， we are able to more effectively process large-scale insect image datasets and achieve efficient insect recognition.

Keywords： artificial intelligence; deep learning; insect recognition; Vision Transformer （ViT）; Random Forest （RF）

昆蟲作為地球上種類最為豐富的生物群體，其多樣性和廣泛分布對農業生產和生態系統的健康起著至關重要的作用。昆蟲不僅是許多生態系統中關鍵的授粉者、食物源和分解者，同時也可能成為破壞性極大的農業害蟲或疾病傳播者。因此，對昆蟲進行快速且準確的識別對于生物多樣性的研究、農業害蟲的管理及環境監測等領域具有極其重要的意義。

傳統上，昆蟲的識別依賴于昆蟲學專家的視覺檢查和形態學分析，這一過程不僅需要大量的人力物力，而且效率低下。此外，由于專家可用性的限制，這種方法的可擴展性非常有限，難以應對大規模或迅速需要識別大量樣本的情況。隨著科技的進步，尤其是計算機視覺和機器學習技術的快速發展，昆蟲識別方法已經從依賴傳統的生物光子檢測、聲測法轉變為利用圖像識別和深度學習技術。

近年來，深度學習尤其是卷積神經網絡（CNN）在圖像識別領域的成功應用，極大地推動了自動昆蟲識別技術的發展。通過訓練深度學習模型識別昆蟲圖像中的特征，研究人員可以快速準確地識別不同的昆蟲種類，大幅提高了識別的速度和準確性。然而，盡管取得了顯著的進展，當前的昆蟲識別系統仍面臨一些挑戰，包括處理高度復雜和多樣化的昆蟲圖像數據時的準確率問題及在實際應用中的速度瓶頸。

許多昆蟲在自然環境中體積小、顏色和背景相近，這些因素都給準確識別帶來了困難。此外，現有系統在處理具有遮擋、不同姿態或變異個體時，識別性能常常會大打折扣。因此，需要更高效的算法和技術來克服這些問題，提高系統在各種復雜環境下的魯棒性和適應性。

為此，本文提出了一個結合視覺變換器（Vision Transformer，ViT）和隨機森林（Random Forest，RF）的昆蟲識別新系統。ViT作為一種新興的深度學習模型，通過其獨特的自注意力機制，能夠更好地捕捉圖像中的全局特征和復雜關系。而RF作為一個成熟的機器學習算法，其在分類任務上的高效性和穩定性能夠有效提高識別的準確率和處理速度。通過這一新穎的方法組合，期望能夠有效地解決現有昆蟲識別技術面臨的問題，推動昆蟲識別技術向更高效、更智能化的方向發展。

1 模型假設和算法描述

構建基于ViT和RF的昆蟲識別系統如圖1所示，數據的收集與預處理是基礎且關鍵的步驟。首先，需要構建一個廣泛覆蓋不同物種的昆蟲圖像數據庫。這通常涉及到在多種環境下采集昆蟲的高質量圖像，并確保每個圖像都有清晰的昆蟲特征展示。數據的多樣性對于訓練一個健壯的模型是至關重要的，因此，圖像的來源應包括不同的地理、氣候條件及昆蟲的多種生活階段。

在采集的圖像數據集上進行標注是下一個重要步驟。標注不僅包括昆蟲的種類，還需標注圖像中昆蟲的具體位置，通常采用邊界框或像素級的分割來實現。這一步驟通常需要昆蟲學專家的參與，以確保數據的準確性和可靠性。

圖像預處理則包括幾個關鍵技術。

圖像傾斜校正：糾正拍攝時可能產生的角度偏差，確保昆蟲圖像的標準化。

灰度增強：通過調整圖像的對比度和亮度，使昆蟲的細節更加清晰，便于特征提取。

圖像去噪：消除圖像捕獲和處理過程中引入的噪聲，提高圖像質量。在特征提取階段，本系統采用了ViT作為主要的工具。ViT通過將圖像分割成多個小塊（patches），并將這些小塊輸入到基于自注意力機制的Transformer網絡中，有效捕獲了圖像內部各個部分之間的復雜關系。與傳統的卷積神經網絡（CNN）相比，ViT在處理圖像中的全局信息方面顯示出更高的效能，這對于昆蟲圖像的多樣性和復雜性尤為重要。

Autoencoder包含2個主要部分：Encoder（編碼器）和Decoder（解碼器）。

Encoder（編碼器）：編碼器是一個前饋、全連接的神經網絡。它接收原始的高維輸入數據，并將其壓縮為潛在空間表示，即編碼。編碼器的作用是將輸入數據編碼為低維的表示形式，這個表示形式稱為編碼或者潛在空間向量。編碼后的向量大小通常比原始輸入的維度小很多，這樣就實現了數據的壓縮。

Decoder（解碼器）：解碼器也是一個前饋神經網絡，它與編碼器形成鏡像關系。解碼器接收編碼后的低維表示，并嘗試將其解碼為原始的高維輸入數據。解碼器的作用是將編碼后的低維表示解碼回原始的高維數據空間，重構原始輸入。

在訓練過程中，解碼器的任務是盡可能準確地重構原始輸入，而編碼器的任務是學習如何最好地壓縮輸入數據以重構原始數據。通過這個過程，Autoencoder會選擇最具信息量的特征，并將其保留在低維表示中，從而實現數據的有效壓縮。

在Autoencoder中，壓縮后的表示保存在編碼器和解碼器之間的中間層，即所謂的“code”層。通過訓練，Autoencoder能夠學習到數據的有效表示如圖2所示，使得它在解碼器端可以準確地重構原始數據。

隨機森林是一種強大的機器學習技術，適用于大規模昆蟲圖像處理。利用bootstrap方法從原始圖像數據中隨機選取多個子樣本，為每個子樣本構建決策樹模型。然后，通過匯總這些決策樹的預測結果，采用平均或投票的方式確定每個昆蟲圖像的最終分類結果。這種方法不僅能夠處理大規模數據集，還能提高昆蟲識別的準確性和效率。

式中：H（x）表示組合分類模型結果；hi（x）表示單個決策樹的分類模型結果；Y表示因變量；I（·）表示一個示性函數。

給定一組分類模型h1（x），h2（x），…，hk（x），每個分類模型的訓練集都是從原始數據集（X，Y）中隨機抽樣得到的，因此可以得到測度平均正確分類數超過平均錯誤分類數程度的余量函數。

余量函數越大，分類預測便越可靠，從而得到模型的泛化誤差

PE*=PX，Y（mg（X，Y）<0）。

這也意味著，隨著決策樹分類數的逐漸增大，h（X，0）服從強大數定律，所有森林中的決策樹的泛化誤差都收斂于

PE=Pxy（Pθ（k（X，θ）=Y））-maxPθ（k（X，θ）=j）<0）。

因此，隨著決策樹數量的增加，隨機森林的泛化誤差將趨向于一個上界，這表明隨機森林具有很好的收斂性和防止過擬合的能力。RF是一種決策樹的集成模型，它利用每個用自助抽樣（bootstrap sampling）生成的新訓練集構建決策樹（圖3），并且在決策樹的生長過程中不進行剪枝。在RF中，理論已經證明，在原始樣本集D中大約37%的樣本不會出現在bootstrap樣本中，這些樣本被稱為袋外數據（Out-Of-Bag，OOB data）。利用這些袋外數據來估計模型的性能就是所謂的OOB估計。每棵決策樹都有一個OOB誤差估計，而將所有決策樹的OOB誤差估計取平均值就得到了整個隨機森林的泛化誤差估計。

2 實驗結果及分析

為了驗證基于ViT和RF的昆蟲識別系統的性能，設計了一系列實驗來比較此系統與傳統昆蟲識別技術（主要是基于卷積神經網絡的方法）的效果。實驗數據集包括來自不同生態環境和地理位置的數千張昆蟲圖像，這些圖像被細致地標記了昆蟲種類及其具體位置信息。數據集分為訓練集、驗證集和測試集，其中80%用于訓練模型，10%用于模型驗證，10%用于測試模型的最終性能。

測試過程中，每個模型都在相同的硬件條件下運行，以保證結果的公平性。ViT模型首先從每張圖像中提取高維特征，這些特征隨后被輸入到隨機森林分類器中進行最終的昆蟲種類判定。為了評估模型性能，采用了多種指標，包括準確率、召回率、F1分數和處理速度。

實驗結果表明，基于ViT-RF的昆蟲識別系統在多個方面超過了傳統方法。

準確率：ViT-RF系統在昆蟲識別的準確率上顯著優于基于傳統卷積神經網絡的系統。具體來說，準確率提高了約10%至15%，這主要得益于ViT在提取昆蟲圖像全局特征方面的優勢。

召回率：該系統在召回率上同樣表現出色，尤其是在難以識別的小型或遮擋昆蟲圖像中，能更有效地識別出目標昆蟲。

F1分數：F1分數作為準確率和召回率的調和平均，是衡量模型綜合性能的重要指標。ViT-RF系統的F1分數普遍高于傳統方法，顯示了其在平衡精確性和覆蓋率方面的能力。

處理速度：盡管ViT涉及較為復雜的計算過程，但由于隨機森林的高效性和整個系統的優化，其處理速度比基于深度學習的傳統方法有所提高。在標準測試集上，ViT-RF系統的平均處理時間比傳統方法快約20%。

這些結果不僅證實了ViT和RF結合的有效性，也展示了該系統在實際應用中的潛力。尤其是在需要快速且準確識別大量昆蟲樣本的生物多樣性研究和農業害蟲管理中，此系統可以提供顯著的幫助。

3 未來展望

昆蟲識別技術的未來發展極為廣泛，其精度、速度、應用范圍和智能化水平的提升將為多個行業帶來革命性的變化。以下詳細探討了未來昆蟲識別技術的發展方向及其潛在的社會影響。

3.1 提升識別準確性

未來的昆蟲識別系統將通過算法的持續優化和擴展數據集的多樣性來提高準確性。隨著深度學習和機器學習技術的進步，新的算法如卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）和生成對抗網絡（GAN）等將被進一步改進，以更好地處理復雜和變化的昆蟲圖像數據。此外，通過集成全球不同地區的昆蟲數據，增加數據的地理和生態多樣性，可以使系統更全面地學習和識別各種罕見或常見的昆蟲種類。

3.2 提高系統的實時性和效率

隨著計算能力的提高，特別是GPU和TPU等專用硬件的發展，昆蟲識別系統的實時性和效率將得到顯著提升。這意味著在實時監控和快速識別昆蟲的場景下，如自動化農業害蟲管理和生態監測，系統能夠迅速準確地處理和分析大規模圖像數據，實現即時反饋和應對。

3.3 探索更廣泛的應用場景

昆蟲識別技術的應用領域將進一步拓寬。在農業領域，精準識別技術可以幫助農民更有效地管理害蟲，減少農藥使用，促進可持續農業的發展。在生態環境保護中，此技術可以用于監測生物多樣性和生態系統健康。醫學領域也可能受益于此技術，例如通過識別可能攜帶病原體的昆蟲來預防疾病的傳播。

3.4 結合其他先進技術和方法

未來的昆蟲識別系統可能會結合更多的前沿技術，如強化學習提高模型的自主決策能力，遷移學習促進模型快速適應新的昆蟲種類或環境變化。此外，技術如邊緣計算和物聯網（IoT）的集成，能夠使設備在不依賴中心服務器的情況下，就地處理和分析數據，增強系統的靈活性和可擴展性。

3.5 推動自動化和智能化發展

昆蟲識別技術的持續發展將是自動化和智能化在農業生產、生態環境保護等領域推廣的關鍵。自動化技術可以減少人力需求，降低成本，同時提高操作的精度和效率。智能化技術的應用可以提升數據分析和決策制定的質量，使得管理措施更加科學和精確。

4 結論

本研究開發的昆蟲識別系統結合了ViT和RF 2種技術的優勢使得該系統在昆蟲識別領域表現出色。ViT是一種基于自注意力機制的模型，它能夠處理圖像中的全局特征，從而捕捉到復雜昆蟲形態的細微差異。與傳統的卷積神經網絡（CNN）相比，ViT提供了更好的尺度不變性和更強的特征表達能力。此外，RF作為一個集成學習方法，通過構建多個決策樹來提高分類的準確性和魯棒性，特別適合處理具有高維特征的圖像數據。

通過組合這2種強大的技術，本系統不僅在實驗室環境中表現出高效的識別能力，而且在現場應用中也顯示出極高的實用性。在農業應用中，該系統可以用于識別和分類農作物害蟲，幫助農業從業者實施更精準的害蟲控制策略，從而減少農藥的使用，提高農作物產量和品質。此外，系統的高速處理能力確保了在大規模害蟲爆發時能夠迅速響應，最大限度地減少損失。

在生態研究領域，這一系統為生物多樣性的監測提供了強有力的工具。研究人員可以利用這一系統對野外收集的昆蟲樣本進行快速鑒定，大大減少了傳統人工鑒定的時間和勞動成本。此外，系統的高識別精度有助于提高物種分布數據的準確性，為生態保護和生物多樣性研究提供可靠的科學依據。

系統的進一步發展還將探索更多的功能，例如利用深度學習進行圖像增強和噪聲過濾，以提高在復雜環境中的識別準確率。同時，未來的研究也會著重于提升系統的用戶交互體驗，如開發更加友好的圖形用戶界面和增加自動化功能，使非專業人員也能輕松操作。

這一結合ViT和RF技術的昆蟲識別系統不僅在技術上具有創新性，而且在農業生產和生態研究等多個實際應用場景中展現了巨大的潛力和價值。隨著技術的進一步完善和應用的拓展，預期將為昆蟲識別領域帶來更多的突破和發展。

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