基于小樣本學習的自然場景圖像中茶葉病害識別技術綜述

引言

茶葉作為全球廣泛消費的飲品之一，其產量和品質直接關系到茶農的經濟收益。然而，茶樹在生長過程中容易受到多種病害的侵染，這些病害不僅影響茶葉的產量和品質，還給茶農帶來了巨大的經濟損失。因此，準確識別茶樹病害并及時采取防治措施顯得尤為重要。隨著人工智能和計算機視覺技術的快速發展，利用圖像特征進行植物病害的自動化識別成為可能。然而，自然場景下拍攝的病害茶葉圖像背景復雜、光照不均勻，嚴重影響了病害識別的準確率。同時，由于資金不足、茶葉病害樣本采集受時間、天氣以及采集區域的影響，樣本的種類和數量都十分有限。小樣本條件下的機器學習會產生過擬合問題，識別精度和魯棒性不足。本文將圍繞自然場景和小樣本為前提，探討如何提高茶葉病害識別的準確率，并總結基于小樣本學習的茶葉病害識別方法。

茶葉病害識別的研究背景與意義

茶葉病害識別的研究背景

茶葉在中國有著悠久的歷史，隨著茶葉種植規模的擴大，茶葉生產力水平得到了顯著提升。然而，茶樹在生長過程中容易受到病害侵染，我國約有130余種茶樹病害，這些病害不僅影響茶樹的生長和茶葉的產量，還降低了茶葉的品質，給茶農帶來了嚴重的經濟損失。因此，如何準確識別茶樹病害的類別，及時采取相應的防治措施，對于減少茶葉產量損失，提升茶葉品質和提高茶農收入具有重要意義。

茶葉病害識別的研究意義

在實際的茶葉生產中，茶農通常依賴于種植經驗、查閱資料或植保專家的實地考察來鑒別茶葉病害。然而，這些方法存在諸多問題，如勞動力成本高、病害發現和防治時間長、誤診率高以及偏遠茶場的專家難以到達等。隨著圖像處理和計算機視覺技術的發展，利用計算機視覺進行茶葉病害識別，不僅可以降低人工識別的成本，還能提高茶葉的品質和產量，提升茶農的經濟收入。這對于現代化大規模農業種植具有重要價值。

國內外研究現狀

病害識別的國內現狀

國內在農業病害識別領域的研究起步較早，1990年代初期，一些研究機構開始引入圖像處理技術來解決農業病害問題。通過傳統的機器學習方法，國內研究者已經取得了顯著的進展。例如，Sun等人利用SLIC算法和GLCM特征提取方法，結合SVM進行茶葉病害識別；Qin等人通過K-median聚類和線性判別分析提取病斑特征，結合SVM實現了94.74%的識別率；Zhang等人利用全局局部奇異值分解和分水嶺算法識別黃瓜病害；田凱等人通過閾值分割法和fisher判別函數識別茄子褐紋病；張永玲等人通過多特征融合和稀疏表示識別水稻害蟲；胡根生等人利用雙光譜相機和無人機結合的遙感圖像識別病害松樹。

近年來，深度學習方法在植物病害識別中得到了廣泛應用。廉小榮等人利用Inception-V3模型進行水果圖像分類，識別率達到了97.7%；陳桂芬等人構建了基于遷移學習的卷積神經網絡模型，用于玉米病害識別，平均識別率達96.6%；胡根生等人提出了基于改進深度卷積神經網絡的茶葉病害識別方法，通過多尺度特征提取模塊提高了識別精度；Zhang等人提出了基于深度學習的改進GoogLeNet和Cifar10模型，用于玉米葉片病害識別，平均識別率分別為98.9%和98.8%。

病害識別的國外現狀

國外研究者自1980年代便開始利用計算機視覺技術研究農業工程，包括病害識別、作物長勢監測、自動采摘和品質分類等。在傳統機器學習方面，Chandra Karmokar等人提出了茶葉病害識別器（TLDR），通過神經網絡集成實現了90%的識別精度；H.M等人利用隨機森林算法對蘋果、草莓和橙子進行分類；Hossain M S等人利用支持向量機識別兩種茶葉病害；Sajad Sabzi等人利用人工神經網絡和粒子群算法混合對馬鈴薯植株和雜草進行分類；Jaafar Abdulridha等人通過多層感知器（MLP）和K近鄰算法對鱷梨樹進行早期疾病檢測。

隨著大數據時代的到來，深度學習方法在農業病害識別中取得了顯著進展。Mehment Metin Ozguven等人通過fast R-CNN模型自動檢測甜菜葉中的患病區域，準確率達95.48%；Edna Chebet Too等人對VGG16、Inception V4、ResNet和DenseNet等深度卷積神經網絡進行了微調和評估；Geetharamani G.等人提出了基于深度卷積神經網絡的植物葉片病害識別模型，分類精度達到了96.46%。

存在的問題

盡管國內外在植物病害識別領域取得了顯著進展，但仍存在一些問題：

1. 自然場景下的識別精度問題：研究者大多在實驗室單一背景、統一光照下拍攝病害圖像，而實際農業應用中，背景復雜、光照不均勻，嚴重影響了識別精度。
2. 茶葉病害研究的不足：現有研究多集中于小麥、玉米、茄子等糧食作物的病蟲害，茶葉領域的病蟲害研究較少。
3. 小樣本問題：傳統機器學習方法依賴于手動選擇特征，泛化性較低；深度學習方法需要大量樣本數據，而茶葉病害樣本采集困難，樣本數量有限，導致過擬合問題。

基于小樣本學習的茶葉病害識別方法

基于支持向量機和深度網絡的小樣本識別方法

針對自然場景下茶葉病害圖像背景復雜、光照不均勻的問題，本文提出了一種基于支持向量機（SVM）和深度網絡的小樣本茶葉病害識別方法。首先，利用SVM進行病斑分割，去除復雜背景的干擾；其次，通過條件深度卷積生成對抗網絡（C-DCGAN-GP）進行圖像擴充，解決小樣本問題；最后，利用VGG16深度學習分類網絡進行茶葉病害識別。實驗結果表明，該方法在小樣本條件下能夠有效提高病斑分割的準確性，并顯著提升茶葉病害的識別精度。

結合深度遷移和Cayley-Klein度量的小樣本識別方法

為了進一步提高小樣本條件下的茶葉病害識別精度，本文提出了一種結合深度遷移學習和Cayley-Klein度量的小樣本識別方法。首先，利用SVM分割茶葉病害圖像中的病斑；其次，通過深度遷移學習方法提取病斑特征，解決小樣本下的過擬合問題；最后，利用Cayley-Klein度量學習對提取的特征進行分類識別。實驗結果表明，該方法能夠有效減少遷移學習帶來的負遷移影響，顯著提高茶葉病害的識別精度。

結論

本文圍繞自然場景和小樣本條件下的茶葉病害識別問題，提出了一種基于支持向量機和深度網絡的小樣本識別方法，以及一種結合深度遷移學習和Cayley-Klein度量的小樣本識別方法。實驗結果表明，這兩種方法在小樣本條件下均能有效提高茶葉病害的識別精度，顯著優于傳統的機器學習方法。然而，茶葉病害識別仍然受到數據集、輕量級模型設計以及實際應用等多方面的挑戰。未來的研究方向包括擴大茶葉病害數據集的采集范圍、優化輕量級深度學習模型以及探索更高效的遷移學習方法，以進一步提高茶葉病害識別的準確性和魯棒性。

參考文獻

[1]吳昊昱.基于小樣本學習的自然場景圖像中茶葉病害識別[D].安徽大學,2020.DOI:10.26917/d.cnki.ganhu.2020.000051.