人工智能識別技術因其鑒別速度快、穩(wěn)定性好、準確度高等特點，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領域得到了廣泛的應用。近年來，學者們開始將人工智能識別技術應用到茶樹病蟲害的識別上，達到提高識別效率、節(jié)省勞動力的效果。
一、人工智能識別技術的發(fā)展概況
人工智能識別技術的探索起始于20世紀50年代對生物視覺的研究，一般是使用圖像捕捉設備自動接收目標圖像，并對圖像進行處理和分析，具有速度快、穩(wěn)定性好、準確性高等特點，擁有代替人眼進行識別的發(fā)展?jié)摿Α?/p>
人工智能識別技術主要流程
進入21世紀后，傳統(tǒng)的機器學習方法和深度學習在人工智能識別農(nóng)業(yè)病蟲害研究中得到了廣泛應用。早期研究上都是基于靜態(tài)的標本圖像，在田間復雜的環(huán)境下識別效果還有待改善。而深度學習在處理海量數(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行分類識別。相對于傳統(tǒng)機器學習，深度學習在識別精度和效率上具有明顯的提升，對提高識別準確率以及減少研發(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)生時間進行辨別。傳統(tǒng)的人工識別難以滿足生產(chǎn)需求，給精準防控帶來困難。相比之下，人工智能識別明顯更準確，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用具有巨大的潛力和需求。
隨著人工智能識別技術在農(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，蟲害預測預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引入茶園病蟲害防治的代表性研究。在圖形識別領域，算法對識別速度及結(jié)果的準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)絡技術在圖像人工智能識別領域得到了廣泛的應用。采用圖像顯著性分析并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡所建立的模型對茶園常見的害蟲進行識別，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發(fā)展迅速，深度學習在病蟲害識別領域中的應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，還不能達到實際應用的要求。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，但在實際應用中，茶園的環(huán)境復雜，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)的害蟲或者病害標本為主要識別對象，而在實際應用中是對動態(tài)的茶園害蟲進行識別，這部分的害蟲識別上有一定難度，其識別準確率有待提高;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)上應以輕量級、簡單、便捷、易操作為主，以便于多種技術手段融合。
三、人工智能識別技術在茶樹病蟲害識別中的應用前景
盡管人工智能識別技術在茶樹病蟲害識別應用上還存在一些問題，但目前人工智能識別技術在茶樹病蟲害識別程序設計和實現(xiàn)上已經(jīng)取得了相應的成果。未來，可在此成果的基礎上向病蟲害監(jiān)測預警及精準防控方向發(fā)展，從而推進數(shù)字茶園建設。
在茶園病蟲害監(jiān)測預警方面，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)測和預警，不斷優(yōu)化茶園病蟲害的監(jiān)測預警水平，為茶園病蟲害監(jiān)測預警提供可靠數(shù)據(jù)。
在茶園病蟲害精準防控方面，通過對茶園長期、多點的智能監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合當?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?shù)氐牡乩砦恢?、氣候、天敵、監(jiān)測預警等信息，及時推送茶園病蟲害發(fā)生情況，為茶農(nóng)精準地提供病蟲害防治措施，避免茶農(nóng)亂用農(nóng)藥，推進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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