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使用深度学习进行路面病害检测的应用前景?

植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键，是病虫害精准化防治与信息化管理的核心。深度学习应用于植物病害检测与识别中，可以克服传统诊断方法的弊端，大幅提升病害检测与识别的准确率，引起了广泛。

中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业大数据重点实验室联手甘肃农业大学机电工程学院，组成科研团队，针对深度学习在植物叶部病害检测与识别展开研究，

植物病害目标检测是利用计算机视觉技术在复杂自然条件下检测出植物病害侵染区域及其准确位置，是植物病害准确分类识别和病害危害程度评估的前提，也是植物病害区域准确定位并引导植保装备对靶喷药的关键。

早期植物病害目标检测算法采用滑动窗口策略选出候选区域，然后提取候选区域特征，最后使用分类器进行分类，从而获得目标区域，如V-J检测、方向梯度直方图检测和有关可变形部件模型算法等。滑动窗口方法是设置不同的尺度和宽度对图像进行遍历，虽然这种方法应用于病害定位检测可以不错过任何一个病害区域目标，但产生的多余候选窗口会带来较大的计算量，且将病害图像全部遍历一遍要花费较多时间，导致检测的实效性差。

另外，候选区域的特征提取采用手工方式，提取的特征较多集中在病害颜色、形状等底层特征，造成病害检测的鲁棒性差。分类器采用Adaboost、支持向量机等进行识别，识别速度慢、准确率低。

一、基于目标检测框架的植物病害检测

基于深度学习的R-CNN系列、YOLO、SSD以及CenterNet等新检测算法显著优于早期的植物目标检测算法。基于深度学习的目标检测框架可以分为二阶检测器和一阶检测器两大类。

1、基于二阶检测器的植物病害检测

二阶检测器首先使用候选框生成器生成稀疏的候选框集，并从每个候选框中提取特征，然后使用区域分类器预测候选框区域的类别。如基于区域建议的CNN，包括R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN及其变体。2014年，首次使用卷积神经网络提取图像特征，开启了利用深度学习进行目标检测的大门。在R-CNN基础上，提出了Fast-RCNN，解决了R-CNN在候选区域选择的过程中出现大量重叠框的问题。

经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，在2016年提出了Faster-RCNN，将特征提取、边界框回归和分类集成到一个网络中，使综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。应用Faster-RCNN+VGGNet/ResNet的检测框架对番茄病虫害区域进行定位检测，其图像库中类别有10种病害，平均精度均值达到了85.98%，从此Faster-RCNN逐渐被应用到植物病害区域检测上。

采用Faster-RCNN框架，分别采用ZF Net和VGGNet作为骨干网络，能准确定位葡萄叶片和叶片上的病斑。通过改变Faster-RCNN模型的参数实现对甜菜叶斑病的自动检测，对155幅甜菜图像进行了训练和测试，获得了95.48%的总体分类正确率。

使用Faster-RCNN对水稻患病叶片图像和健康叶片图像进行检测，识别叶片患病准确率均在98%以上，表明Faster-RCNN可以相对准确实时地检测水稻常见病害。基于FCM-KM和Faster-RCNN融合的水稻病害快速检测方法，以3010幅图像为研究基础数据集，得到稻瘟病、白叶枯病和纹枯病的检测精度分别为96.71%、97.53%和98.26%，检测时间分别为0.65、0.82和0.53 s。

基于改进的深度卷积神经网络——Faster DR-IACNN模型，在自建的葡萄叶疾病数据集上展开研究，并引入了Inception-v1模块、Inception-ResNetv2模块和压缩和激励网络，该模型具有较高的特征提取能力，mAP精度为81.1%，检测速度为15.01 f/s。基于二阶检测器的植物病害目标检测，在检测准确度方面获得了较好的病害检测效果，但由于检测速度慢，只能用在实时性要求不高的场景中。

2、基于一阶检测器的植物病害检测

一阶检测器直接对特征图上每个位置的对象进行类别预测，不经过二阶检测器中的区域建议步骤，如YOLO、SSD及其变体。2016年提出的一种一阶段检测算法。YOLO的设计不同于Faster-RCNN，它将检测过程整合为单个网络同时实现目标区域预测和分类的回归过程。YOLO并不生成候选框，而是将图像划分成网格，以网格为中心确定目标边界和类别，与Faster-RCNN相比，YOLO在满足更高精度的同时大大提高了检测速度。

在复杂自然条件下的茶园采集图像，并提出了一种基于YOLOv3的病虫害检测方法，在确保系统实时可用性的同时，实现了mAP为86%，交并比为50%。将轻量级的YOLO模型，应用于移动农业机器人对植物病害的检测，主要针对木瓜环斑病建立了一个大规模的数据集，在此基础上tiny-YOLOv4算法的mAP最高可达99.9%。

MobileNetV2-YOLOv3算法在疾病严重程度检测方面的最高mAP约为98.39%。基于改进的YOLOv4实现柑橘病虫害叶片检测，并根据检测目标框实现柑橘病害叶片的局部分割，结合DenseNet算法对分割出来的叶片进行病害检测，检测准确率达到95.46%。

针对YOLO的缺陷，2016年提出了SSD。相较于YOLO，改进了三个方面：一是提取不同尺度的特征图，解决了YOLO不能准确检测小目标的问题;二是设计了多个不同尺度的先验框;三是在VGG16网络中增加6个卷积层来预测边界框偏移量，解决了YOLO定位不准的问题。一种可部署在移动设备上的轻量级的MEAN-SSD病害检测模型。MEAN-SSD是通过引入MEAN块(Mobile End AppleNet block)和所有3×3卷积核都替换为MEAN块的Inception模块构建而成，mAP能够达到83.12%，速度达到12.53 f/s。

多尺度特征融合的改进的SSD算法，该方法结合了数据预处理、特征融合、特征共享、疾病检测等步骤，用于检测复杂背景下玉米叶枯病，mAP比原SSD算法的mAP高了20%左右(从71.80%提高到91.83%)。同时传输速度也从24 f/s提高到28.4 f/s，达到了实时检测25 f/s的标准。对比了几种著名目标检测框架和不同骨干网络组合对香蕉病虫害检测的效果，数据库包括了10种香蕉病虫害，共3万余张图像，发现SSD框架和MobileNet v1的组合检测总体效果最好。虽然经过不断地改进和优化，一阶段检测算法在植物病害精度和速度上都有所提高，但锚框的存在仍然令这种检测方法不够精简。

二、基于无锚框的植物病害检测

2019年，一种无锚框的检测算法——CenterNet，该算法是在CornerNet的基础上改进而来，由原来对两个关键点(即图像的左上角和右下角)的检测改为对图像中心点的估计。由于该算法去掉了生成锚框这一操作，并且由热力图估计损失，省去了一些耗时的操作，所以很大程度上提升了检测性能。目前，基于CenterNet的病害检测研究还较少，但CenterNet已被证明可以应用于自然条件下的目标检测。

通过CenterNet检测网络与MobileNet v3相结合，构建一个新的网络——M-CenterNet，对自然条件下果树上的苹果进行检测。并与CenterNet和SSD做对比，发现所提网络不论是检测精度还是检测速度上都比CenterNet和SSD要好很多，尤其是检测速度上，比这两种网络提高了1倍左右。

改进的CenterNet算法，以PlantVillage Kaggle数据库为主要数据来源，以DenseNet-77为基础网络对深层次关键点进行提取，然后分别对番茄、苹果、葡萄等在内的14种植物26类病害及12类健康叶片进行识别，从多方面分析得出，改进的CenterNet方法比目前最新的EfficientNet方法能够更准确地识别植物病害。无锚框的检测算法在性能上优于基于锚框的检测算法，是今后病害区域检测方面的主要研究方向。

三、植物病害目标检测分析与展望

近年来植物病害检测研究进展，可以看出，针对大豆、玉米、马铃薯、苹果、葡萄等植物病害目标检测，一阶段检测算法和二阶检测算法都获得了较好的检测效果。但目前文献表明，在病斑边界框标志时较为混乱，一些文献对一张叶片上大的病斑单独框出，一些文献则对小且多的病斑往往采用一个框，对没有明显边界的病害则往往不考虑在病害检测任务范畴内。同时，对植物生长的复杂自然场景中进行病害目标检测研究较少，这种场景下密集、小目标检测算法有待进一步研究，同时还需应对复杂自然条件下可能出现的光照、阴影、复杂背景、遮挡、叠加、小病斑检测等难点。

如今已提出的病害检测算法均对特定的数据集有较好的检测效果，但若数据集发生了改变，则可能会导致检测效果不佳，所以在未来，提高模型的鲁棒性是值得研究的一个方向。另外，早期病害的检测研究仍处于空白阶段，主要因为数据采集的困难。

早期病害部位信息较少，研究者无法保证准确识别病害种类与病斑位置，但早期病害检测更有利于防止病菌的传播与发展，有效防治植物病害，所以今后应重视开展对早期病害检测的开发研究，以期达到及时防治、减少损失的目的。目前对植物的病害检测还处于有人工干预的半自动化过程，探索全自动化的病害检测方法也将是未来主要研究方向之一。