基于MobileNets的果園害蟲分類識別模型研究

樊景超

摘 要：為在小數(shù)據(jù)集上構(gòu)建果園害蟲分類識別模型，并在普通安卓手機運行，本研究收集了6種常見果園害蟲共計3 058張圖像，首先對害蟲圖像進行反卷積遴選，再通過MobileNets構(gòu)建深度學習模型進行分類識別。結(jié)果表明，所構(gòu)建模型在安卓手機上運行流暢，可對所采集的6種果園害蟲進行識別，其準確率均在90%以上，效果良好。

關(guān)鍵詞：果園害蟲；MobileNets；分類識別

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A DOI 編碼：10.3969/j.issn.1006-6500.2018.09.004

Study on Classification and Recognition of Orchard Pests Based on MobileNets

FAN Jingchao

（Agricultural Information Institute， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China）

Abstract： In order to construct the model of orchard pest classification on the small data set and run identification of model on ordinary Android mobile phone， a total of 3 058 images of 6 common orchard pests were collected. First， the image of the pest was selected by deconvolution， and then the depth learning model was constructed by MobileNets. The constructed model could run well on Android mobile， and identify the selected 6 common orchard pests. The result showed that the recognition accuracy was over 90%.

Key words： orchard pest； MobileNets； classification and recognition

我國是蘋果生產(chǎn)大國[1-3]，同時又是有害生物危害較為嚴重的國家之一，蘋果生產(chǎn)中有害生物的種類多，發(fā)生頻率高，且分布地域廣[4-11]。害蟲分類識別是蟲情預(yù)測、精準施藥等工作的前提基礎(chǔ)，在蘋果生產(chǎn)、倉儲、檢疫等領(lǐng)域有著強烈的現(xiàn)實需要，其傳統(tǒng)方法依靠專家遠程診斷和農(nóng)技推廣人員的識別，勞動強度高、效率低。隨著信息技術(shù)的興起，在果園害蟲圖像分類識別方法上基于紋理特征提取的計算機視覺識別方法成為熱點，如直方圖、集合不變量、子空間等[12-15]，其本質(zhì)是以專家經(jīng)驗進行人工特征的設(shè)計，這類方法一般要求識別環(huán)境可控，如將害蟲放置在實驗室條件下的單一背景中進行特征數(shù)據(jù)采集，然而在實際應(yīng)用環(huán)境——野外自然條件中，背景和光照以及昆蟲姿態(tài)均屬于不可控因素，大大增加了特征提取的難度。再加上害蟲本身紋理豐富、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，尤其在自然環(huán)境下，害蟲姿態(tài)變化豐富，種內(nèi)和種間差異大，且背景環(huán)境復(fù)雜，使圖像識別成為一種細粒度識別問題[16]，不可避免主觀誤差，造成所構(gòu)建模型的適應(yīng)性較差，技術(shù)難度大大增加。

近年來，隨著深度學習的興起，相關(guān)研究單位推出了很多性能優(yōu)異的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)秀的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型，從VGG、Inception到ResNet等在識別精度上逐步提高，甚至超越人類的水平。深度學習通過機器自我學習的方式，跳過了人工特征的提取步驟，使得模型的適應(yīng)性主要取決于圖像的標注質(zhì)量，大大提高了模型的普適性和準確度。隨著模型深度的加大，參數(shù)越多、越精細，耗費的資源也越多。為實現(xiàn)低成本、操作簡便、準確率高、低延遲等實際需求，Google推出面向嵌入式設(shè)備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型MobileNets，本研究通過將這一方法應(yīng)用于果園蟲害圖像的分類識別上，在普通千元級別的安卓手機上進行驗證，旨在探索一種符合我國農(nóng)業(yè)信息化需求的害蟲圖像分類識別方法，為從事農(nóng)業(yè)信息化的相關(guān)工作人員提供參考或服務(wù)。

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)收集

本研究以果園害蟲為測試對象，選取6類常見害蟲圖像，圖像來源主要通過搜索引擎獲得。考慮模型的適應(yīng)度問題，圖片尺寸屬性不做固定尺寸要求；考慮到顯卡的顯存容量以及運行時間，圖片尺寸控制在100～300 px之間。收集具體圖像數(shù)據(jù)如表1所示。

1.2 反卷積遴選

對于小數(shù)據(jù)集分類識別任務(wù)來說，數(shù)據(jù)集的圖像質(zhì)量至關(guān)重要。Hinton提出的深度學習模型在圖像分類等領(lǐng)域展現(xiàn)了驚人的準確度，通過加深網(wǎng)絡(luò)深度并不斷調(diào)優(yōu)模型參數(shù)使其識別精度不斷提高，但是基于深度學習的圖像特征提取一直是個黑箱模型，使深度學習對于圖像的特征提取結(jié)果一直不能直觀判定，導致圖像對模型構(gòu)建的貢獻度無法得知。為解決這個問題，Zeiler等[17]提出了反卷積方法來可視化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各層的特征提取。由于本文所采用的數(shù)據(jù)集屬于小規(guī)模數(shù)據(jù)集，因此圖像質(zhì)量好壞對模型的構(gòu)建會有較大的影響，能否提取到有效的害蟲特征是提高模型精度的關(guān)鍵步驟。因此對害蟲圖像使用已經(jīng)訓練好的AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型進行反卷積可視化，通過逐層的反卷積圖像來判斷當前圖像能否有效提取出害蟲的識別特征。圖1中從左到右依次是原始害蟲、低維特征、特征組合及全局的高維特征圖像，由此可見，利用反卷積可視化方法可以有效地遴選適合進行模型構(gòu)建的原始圖像樣本。

通過上述過程將成功進行特征提取的樣本進行遴選得到高質(zhì)量的樣本集合，同時為提高訓練精度，將每類數(shù)據(jù)樣本量大、分辨率高的圖像進行適量刪減，最終樣本集合控制在2 500張，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練和驗證。每種類別隨機選擇70%作為訓練集合，30%作為驗證集合。

1.3 MobileNets

MobileNets[18]是由Google研究者們設(shè)計的基于一個流線型的架構(gòu)，它使用深度可分離的卷積來構(gòu)建輕量級的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一組移動設(shè)備優(yōu)先的計算機視覺模型。主要設(shè)計目標是高效優(yōu)化準確度，同時要考慮移動及嵌入式設(shè)備的限制。使得模型能夠在手機上運行，計算消耗小、運行速度快，因此很適合在移動端上應(yīng)用。MobileNets和傳統(tǒng)的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在結(jié)構(gòu)上的差別主要是：傳統(tǒng)CNN規(guī)范化和ReLU（線性整流函數(shù)）中使用的卷積核是1個3×3卷積層，而MobileNets將卷積過程分為1個3×3深度方向的卷積和1個1×1點對點的卷積。針對ImageNet的深度學習分類模型帶有數(shù)百萬個參數(shù)，可以處理上千個分類，足以用來區(qū)別其他子分類對象。通過利用已經(jīng)訓練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將具體蟲害類別圖像作為輸入項，具體蟲害類別標簽作為最終分類層，以實現(xiàn)本研究的分類。MobileNets只訓練網(wǎng)絡(luò)的最后一層，所以訓練會在一個相對合理的時間停止，經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化后的模型適應(yīng)于低功耗、低延遲等小型應(yīng)用。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型訓練

本試驗采用的實驗設(shè)備為一臺聯(lián)想Thinkstation圖形工作站，顯卡是Nivida Quadro K4000顯存3 GB，GPU運算能力3.0。訓練前將蟲害圖像放入以蟲害名稱命名的文件夾，并將對應(yīng)蟲害英文名稱寫入標簽文件retrain_labels.txt完成圖像標注工作。

模型訓練首先要設(shè)定幾個關(guān)鍵參數(shù)進行模型調(diào)整以得到最佳精度，所涉及的參數(shù)有：（1）圖像分辨率，訓練提供的輸入圖像分辨率有128，160，192和224，輸入模型圖像的分辨率越高，則耗費時間越多，但是結(jié)果會越精確，故本研究使用224作為初始參數(shù)設(shè)定；（2）學習率，該參數(shù)控制著在訓練期間模型最終層更新的大小，初始學習率制定為0.01，如果制定一個更小的學習率比如0.005，訓練將會耗費更多時間，但是總體精度亦會增加，反之如果調(diào)整為1.0，訓練速度會增加，但是精度會降低，甚至使訓練過程不穩(wěn)定；（3）寬度因子（width multiplier），相對于最大MobileNets模型，參數(shù)主要有1.0，0.75，0.50，0.25，參數(shù)越小模型訓練越快，但是精度損失越大，一般推薦0.50作為初始訓練參數(shù)；（4）訓練步數(shù)（how_many_training_steps），默認情況下選擇4 000步訓練，可根據(jù)實際數(shù)據(jù)集大小進行微調(diào)，每一次從訓練集選擇10個隨機圖像，再把他們送入最終層來進行預(yù)測，這些預(yù)測結(jié)果再與實際的分類標簽進行對比，并通過反向傳播來更新最終層的權(quán)重。

本文選用平均準確率作為模型訓練的衡量指標，其主要調(diào)整參數(shù)為模型寬度和學習率，訓練結(jié)果如表2所示。通過模型參數(shù)的調(diào)整結(jié)果可以看出寬度因子和學習率會顯著影響模型的精度，其中二者分別在1.0和0.05時，取得最高平均準確率，為95.9%。

2.2 模型驗證

2.2.1 模型部署 為驗證模型的有效性，利用Tensorflow 提供的Android demo工程，部署到Android手機。利用Android studio 編譯該工程，原有工程使用的是Inception V3 模型文件，刪除原有模型文件，并修改ClassifierActivity.java對應(yīng)的模型文件名和標簽文件名，同時對應(yīng)的要修改INPUT_SIZE、INPUT_MEAN、IMAGE_STD三個參數(shù)與模型優(yōu)化的數(shù)值相對應(yīng)，本文均修改為224。通過Build菜單下Generate APK命令生成安裝包，將該安裝包導入安卓手機，軟件需要授予使用照相機和本地存取的權(quán)限。

2.2.2 驗證結(jié)果 為驗證方法的有效性，通過搜索引擎搜索以害蟲名稱為關(guān)鍵詞，隨機選擇搜索圖片作為測試對象，點擊TF Classify名稱的手機應(yīng)用程序，將手機攝像頭對準屏幕進行圖像的分類識別。識別結(jié)果圖2所示，在圖片上方藍色部分顯示當前蟲害的識別分類與精度，可以看到該模型可準確地實現(xiàn)分類識別，且識別精度均在90%以上。

3 結(jié) 論

通過對果園6種常見害蟲進行分類識別研究，利用MobileNets進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的壓縮，所構(gòu)建模型僅為15.23 MB，能夠在普通安卓手機上流暢運行且精確度良好，識別準確度在90%以上，證明了該模型的有效性。使用本研究的害蟲圖像識別方法可以免去原有復(fù)雜的圖像特征提取過程，大大簡化害蟲識別模型的構(gòu)建過程，達到快速構(gòu)建模型的目的，同時該方法不受限于特定的害蟲種類，易于推廣到其他作物的害蟲分類識別研究，在果園蟲害的分類識別上具有重要的參考意義。

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