基于PLPNet的番茄葉片病害圖像精確檢測(cè)方法研究

中南林業(yè)科技大學(xué)周國(guó)雄教授團(tuán)隊(duì)基于PLPNet的番茄葉片病害圖像精確檢測(cè)方法

番茄的大多數(shù)病害都由葉部開(kāi)始發(fā)病，接著蔓延到整個(gè)植株�；�于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)能夠識(shí)別病害的類別同時(shí)定位發(fā)病區(qū)域的準(zhǔn)確位置。但當(dāng)前番茄葉片病害檢測(cè)過(guò)程中存在幾個(gè)問(wèn)題：（a）類內(nèi)差異性。由于不同病斑發(fā)病時(shí)的環(huán)境不同，同種病害往往呈現(xiàn)出不同的病理狀態(tài)。這使得檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)容易忽略這樣的混合特征。（b）泥土背景干擾。真實(shí)環(huán)境中，番茄的土壤環(huán)境往往與某些病害有著相似的顏色特征。當(dāng)病斑處于葉片偏中間位置時(shí)，鄰近健康部分的信息參考減少了背景的干擾。但當(dāng)病斑發(fā)生于葉片邊緣時(shí)，這樣的參考信息會(huì)缺失。這樣的情況下，泥土背景的干擾往往導(dǎo)致檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生誤判。（c）類間相似性。大量的研究已經(jīng)探討了利用生物形態(tài)（形狀和結(jié)構(gòu)）來(lái)區(qū)分不同類別的基本可行性，但這往往是對(duì)類別差異較為顯著時(shí)有效。某些類別的病害在顏色、紋理、形狀等特征上存在著極為相似的特點(diǎn)。這些微小差異給檢測(cè)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。
 

2023年5月， Plant Phenomics 在線發(fā)表了中南林業(yè)科技大學(xué)周國(guó)雄教授團(tuán)隊(duì)題為A Precise Image-Based Tomato Leaf Disease Detection Approach Using PLPNet 的研究論文。
 

圖1 番茄葉片病害檢測(cè)存在的一些問(wèn)題

針對(duì)番茄葉片病害檢測(cè)存在的問(wèn)題，提出了基于YOLOX-S的番茄葉片病害目標(biāo)檢測(cè)方法PLPNet。它的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖3(a)所示。在特征提取階段，我們提出了PAC，并將其替換骨干網(wǎng)絡(luò)中CSPLayer的所有普通卷積。構(gòu)造的PAC-CSPLayer用以提取更豐富的病害特征，提高網(wǎng)絡(luò)的全局感受能力。在特征信息進(jìn)入融合階段前，我們提出了LRAM并把它添加到骨干網(wǎng)絡(luò)與金字塔結(jié)構(gòu)的連接處。它減少無(wú)關(guān)信息進(jìn)入特征融合階段帶來(lái)的誤差。在特征融合階段，本文提出了SD-PFAN，該結(jié)構(gòu)能夠更好地融合不同骨干網(wǎng)絡(luò)層的特征信息。它為網(wǎng)絡(luò)后續(xù)的檢測(cè)階段提供更好的分類和檢測(cè)建議。
 

圖3 PLPNet的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

本文創(chuàng)新點(diǎn)如下：a.提出了一種感知自適應(yīng)卷積(Perceptual Adaptive Convolution, PAC)。該模塊能夠根據(jù)病害區(qū)域的特點(diǎn)調(diào)整不同卷積核的比重，從而提取更多的病害信息。這增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)周圍信息的關(guān)聯(lián)能力，對(duì)多重性狀的病害具有很好的效果。b.提出了一種綜合空間和通道信息的位置強(qiáng)化注意力機(jī)制 (Location Reinforcement Attention Mechanism, LRAM)。該機(jī)制利用水平和垂直特征向量對(duì)病害的目標(biāo)區(qū)域賦予了更大的權(quán)重。這不僅有效定位了邊緣病害，也過(guò)濾了泥土等背景信息特征干擾。c.提出了一種鄰近特征聚合金字塔 (Proximity Feature Aggregation Network with Switchable Atrous Convolution and Deconvolution, SD-PFAN)。首先，采用SAC復(fù)用細(xì)微特征信息。然后，通過(guò)Deconvolution將低層信息逆映射到高層特征層。最后，通過(guò)鄰近特征聚合網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征圖的淺層視覺(jué)信息和深層語(yǔ)義信息進(jìn)行融合。該結(jié)構(gòu)有效融合了細(xì)微的區(qū)分特征，極大提升了病害檢測(cè)的精度。
 

該研究由中南林業(yè)科技大學(xué)、國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)、愛(ài)達(dá)荷大學(xué)、湖南省植物保護(hù)研究所合作完成。中南林業(yè)科技大學(xué)唐智文為該文第一作者，周國(guó)雄為該文通訊作者。相關(guān)工作得到長(zhǎng)沙市自然科學(xué)基金、國(guó)家自然科學(xué)基金等資助。
 

周國(guó)雄 教授

論文鏈接：

https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0042

論文數(shù)據(jù)及代碼下載：

https://github.com/ZhouGuoXiong/PLPNet

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About Plant Phenomics

《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開(kāi)放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫(kù)收錄�？祁Ｎò睯CR2021影響因子為6.961，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū)、遙感二區(qū)、生物大類一區(qū)（TOP期刊）。2020年入選中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

說(shuō)明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
特邀作者：周國(guó)雄
排版：張婕（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：孔敏、王平