酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统
智慧农业，作为现代农业的高级形态，通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了农业生产过程的精准化、智能化管理。在酸枣等经济作物的种植过程中，病虫害的及时监测与防控直接关系到作物的产量与质量，进而影响农民的收入与农业经济的整体发展。传统依赖人工经验的病虫害治理方式，不仅效率低下，且难以应对大规模种植的需求，因此，探索智能化、自动化的解决方案显得尤为重要。
在科技日新月异的今天，智慧农业正逐步成为推动现代农业转型升级的重要力量。面对传统农业模式在效率、成本及可持续发展方面的局限性，尤其是在大规模种植作物如酸枣时，如何有效应对病虫害挑战，实现精准管理，成为亟待解决的问题。本文旨在探讨一种基于无人机与AI技术的酸枣病虫害智能化防控系统，以期为智慧农业的发展贡献一份力量。
这里我们的智能化自动化防控方案构想主要是基于：无人机+AI模型的方式。
1. 无人机巡航监测
该系统首先利用无人机作为移动监测平台，通过预设的轨迹路线在酸枣果园内进行定期巡航拍摄。无人机搭载的高清摄像头能够捕捉果园内每一棵果树的细节图像，为后续的AI识别提供丰富的数据支持。无人机的使用极大地提高了监测效率，减少了人力成本，尤其适合大面积果园的管理。
2. AI图像识别技术
采集到的图像数据将被实时传输至云端或边缘计算平台，利用先进的AI图像识别算法进行分析处理。这些算法经过大量病虫害样本的训练，能够准确识别酸枣树上的病虫害特征，如病斑、虫害痕迹等。一旦识别出病虫害问题，系统将立即触发预警机制，会标记当前果树的坐标位置以及对应的病虫害问题打包发送至中央平台。
3. 精准喷药干预
中央平台在接收到预警信号后，系统会自动规划最优路径，根据预警信息中包含的病虫害问题精准配药，按照预警信息中的精准坐标位置，派遣另一架装有精准喷药装置的无人机前往问题区域进行定点喷药。这种精准喷药方式不仅减少了农药的使用量，降低了对环境的污染，还提高了防治效果，确保了酸枣的健康生长。
这些构想可能只是个人不成熟的设想，虽说在当下看似好像是不太现实或者是不太被接受落地的，但是大面积标准化的农业发展模式一定是未来的趋势，而且追求越来越少的人工管理参与成本同时带来更高的产量和质量必定是努力的方向，本文正是基于这样的思考背景下想要从智能化检测模型的角度出发进行相应的开发实践，在前文中其实也有一些相关的实践工作，只不过当时没有形成较为系统性的想法，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《基于YOLO的酸枣病虫害检测识别实践》
《基于YOLO家族最新模型YOLOv9开发构建自己的个性化目标检测系统从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程【以自建数据酸枣病虫害检测为例】》
《酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统》
《酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统》
本文主要是考虑基于YOLOv8全系列参数模型来开发构建酸枣果树种植场景下的病虫害智能化检测识别模型，首先看下实例效果：
接下来看下数据实例：
如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有疑问的可以看下面的文章，如下所示：
《基于YOLOv8开发构建目标检测模型超详细教程【以焊缝质量检测数据场景为例】》
非常详细的开发实践教程。本文这里就不再展开了，因为从YOLOv8开始变成了一个安装包的形式，整体跟v5和v7的使用差异还是比较大的。
YOLOv8核心特性和改动如下：
1、提供了一个全新的SOTA模型（state-of-the-art model），包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
2、骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。
3、Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
4、Loss 计算方面采用了TaskAlignedAssigner正样本分配策略，并引入了Distribution Focal Loss
5、训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
官方项目地址在这里，如下所示：
目前已经收获了超过2.86w的star量，还是很出色的了。
官方提供的基于COCO数据集的预训练模型如下所示：
Modelsize(pixels)mAPval
50-95Speed
CPU ONNX
(ms)Speed
A100 TensorRT
(ms)params
(M)FLOPs
(B)YOLOv8n64037.380.40.993.28.7YOLOv8s64044.9128.41.2011.228.6YOLOv8m64050.2234.71.8325.978.9YOLOv8l64052.9375.22.3943.7165.2YOLOv8x64053.9479.13.5368.2257.8
除了常规的目标检测任务之外，还有旋转目标检测，如下：
Modelsize(pixels)mAPtest
50Speed
CPU ONNX
(ms)Speed
A100 TensorRT
(ms)params
(M)FLOPs
(B)YOLOv8n-obb102478.0204.773.573.123.3YOLOv8s-obb102479.5424.884.0711.476.3YOLOv8m-obb102480.5763.487.6126.4208.6YOLOv8l-obb102480.71278.4211.8344.5433.8YOLOv8x-obb102481.361759.1013.2369.5676.7
是基于DOTAv1数据集训练得到的。
YOLOv8的定位不仅仅是目标检测，而是性能强大全面的工具库，故而在任务类型上同时支持：姿态估计、检测、分类、分割、跟踪多种类型，可以根据自己的需要进行选择使用，这里就不再详细展开了。
简单的实例实现如下所示：
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
model = YOLO('yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt')
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt')
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
model = YOLO('yolov8l.yaml').load('yolov8l.pt')
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
model = YOLO('yolov8x.yaml').load('yolov8x.pt')
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)
囊括了五款不同参数量级的模型。在训练结算保持相同的参数设置，等待训练完成后我们横向对比可视化来整体对比分析。
【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【loss曲线】
在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。
【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。
【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。
【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。
综合实验对比来看：五款不同参数量级的模型最终没有拉开明显的间隔，达到了十分相近的效果，综合考虑最终选择使用m系列的模型作为最终的线上推理模型。
接下来看下m系列模型的结果详情。
【离线推理实例】
【Batch实例】
【混淆矩阵】
【F1值曲线】
【Precision曲线】
【PR曲线】
【Recall曲线】
【训练可视化】
因为条件有限、时间有限、能力有限，完整的设想还停留在设想阶段，本文仅从模型开发的角度进行实践，做了浅浅的实验分析工作，不难看出：对于场景问题明确的情况下，即便是最为轻量级的n模型也能有很不错的效果，没有和其他参数量级模型拉开很明显的差距，这为未来可能的边缘端计算提供的可行性。
相比传统的人工监测与防治方式，智能化防控系统显著提高了病虫害监测的效率和精准度，实现了从“经验判断”到“数据驱动”的转变。无人机的自动化巡航与AI的自动识别减少了对人工的依赖，特别是在劳动力短缺的农村地区，这一优势尤为明显。精准喷药减少了农药的滥用，有利于保护生态环境，促进农业的绿色可持续发展。同时，高产高质的酸枣作物将进一步提升农业经济效益，助力乡村振兴。酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，是智慧农业在特定作物种植领域的一次有益尝试。随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，智慧农业将为传统农业带来革命性的变革，让农业生产更加高效、智能、可持续。作为农业人，我们期待并致力于这一美好愿景的实现，为农业的发展贡献自己的力量。
相关知识
AI助力智慧农田作物病虫害监测，基于YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建花田作物种植场景下棉花作物常见病虫害检测识别系统
AI助力智慧农田作物病虫害监测，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建花田作物种植场景下棉花作物常见病虫害检测识别系统
无人机助力违法毒品种植智能监测预警，基于YOLOv9全系列【gelan/gelan
基于深度学习的病虫害智能化识别系统
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的玉米病虫害检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）
基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
基于改进YOLOv5的猕猴桃叶病害检测系统（完整源码＆数据集＆视频教程）
基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
基于深度学习/YOLOv8的植物叶片病害识别系统【附源码+可远程安装部署】
基于深度学习的玉米病虫害检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）
网址: 酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统 https://m.huajiangbk.com/newsview404838.html
| 上一篇: NY/T 3196 |
下一篇: 孢子捕捉仪：农业病虫害监测工具 |
