01

項(xiàng)目背景

隨著茶葉產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，茶葉的品質(zhì)和安全性日益受到人們的關(guān)注。茶葉植株在生長(zhǎng)過程中容易受到各種病蟲害的侵害，這不僅會(huì)影響茶葉的產(chǎn)量，還會(huì)嚴(yán)重影響茶葉的品質(zhì)。傳統(tǒng)的茶葉病蟲害診斷主要依賴于農(nóng)民的經(jīng)驗(yàn)判斷，這種方法不僅效率低，而且準(zhǔn)確性差。隨著人工智能和圖像識(shí)別技術(shù)的迅速發(fā)展，開發(fā)一種快速、準(zhǔn)確的茶葉病蟲害診斷方法成為了當(dāng)務(wù)之急。

02

項(xiàng)目解決的主要問題

本項(xiàng)目開發(fā)了一種基于英特爾開發(fā)套件 - AIxBoard的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的茶葉病蟲害監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。系統(tǒng)預(yù)裝了英特爾OpenVINO工具套件，通過連接攝像頭實(shí)時(shí)捕捉茶葉葉片的圖像，并利用預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)圖像進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)茶葉病蟲害的自動(dòng)識(shí)別和分類。

系統(tǒng)還包括一個(gè)前端展示界面，能夠?qū)崟r(shí)顯示視頻流、預(yù)測(cè)結(jié)果和相關(guān)參數(shù)，為用戶提供直觀的操作和監(jiān)測(cè)體驗(yàn)。本系統(tǒng)可以作為邊緣計(jì)算引擎，為病蟲害監(jiān)測(cè)提供強(qiáng)大支持。通過這個(gè)系統(tǒng)，不僅可以提高茶葉病蟲害診斷的效率和準(zhǔn)確性，還能為茶葉種植者提供科學(xué)的決策依據(jù)，從而提高茶葉的產(chǎn)量和品質(zhì)，促進(jìn)茶葉產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。本項(xiàng)目開源代碼庫(kù)：

Htreys/Tea_AIoT-System (github.com)

03

功能描述

1. 算法描述

本項(xiàng)目采用基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型進(jìn)行茶葉病蟲害的識(shí)別和分類。首先，通過攝像頭實(shí)時(shí)捕捉茶葉葉片的圖像，并將圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括縮放、裁剪和歸一化等操作，以滿足模型輸入的要求。接著，將預(yù)處理后的圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的CNN模型中，模型通過多層卷積、池化和全連接層對(duì)圖像特征進(jìn)行提取和學(xué)習(xí)，最后通過Softmax層輸出每個(gè)類別的概率分布，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)茶葉病蟲害的自動(dòng)識(shí)別和分類。為了提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確性，我在訓(xùn)練階段采用了大量標(biāo)注好的茶葉病蟲害圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，并通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型正則化等技術(shù)防止過擬合，確保模型具有良好的泛化能力。

數(shù)據(jù)集：

https://data.mendeley.com/datasets/j32xdt2ff5/2

2. 工程展示頁(yè)面功能描述

工程展示界面是一個(gè)基于Vue.js框架開發(fā)的前端應(yīng)用，主要包括以下功能：

1

實(shí)時(shí)視頻流展示：

界面中嵌入了一個(gè)視頻播放器，能夠?qū)崟r(shí)顯示從攝像頭捕捉到的茶葉葉片圖像，為用戶提供直觀的監(jiān)測(cè)體驗(yàn)。

2

預(yù)測(cè)結(jié)果展示：

在視頻流的下方，展示了深度學(xué)習(xí)模型對(duì)當(dāng)前幀圖像的預(yù)測(cè)結(jié)果，包括病蟲害的類別和相應(yīng)的置信度，幫助用戶快速了解茶葉的健康狀況。

3

參數(shù)展示：

在界面的右側(cè)，展示了一些相關(guān)的參數(shù)和設(shè)置選項(xiàng)，如攝像頭的分辨率、幀率等，用戶可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。

4

歷史記錄：

界面還提供了一個(gè)歷史記錄功能，用戶可以查看過去一段時(shí)間內(nèi)的監(jiān)測(cè)結(jié)果和相關(guān)參數(shù)，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和回溯。

5

報(bào)警與通知：

當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到嚴(yán)重的病蟲害時(shí)，會(huì)通過界面彈窗或發(fā)送郵件等方式及時(shí)通知用戶，幫助用戶采取相應(yīng)的防治措施。通過這個(gè)展示界面，用戶可以實(shí)時(shí)監(jiān)控茶葉的健康狀況，快速識(shí)別和處理病蟲害問題，提高茶葉的產(chǎn)量和品質(zhì)。

3. OpenVINO開發(fā)工具功能描述

在本項(xiàng)目中，英特爾的OpenVINO工具套件提供了顯著的賦能和助力，極大地增強(qiáng)了項(xiàng)目的性能和效率。以下是OpenVINO在項(xiàng)目中的關(guān)鍵貢獻(xiàn)：

1

優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型性能：

OpenVINO工具套件專為加速深度學(xué)習(xí)推理而設(shè)計(jì)，使得在英特爾開發(fā)套件AIxBoard上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)模型得到了顯著的性能提升。這意味著更快的圖像處理和病蟲害識(shí)別速度，對(duì)于本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)來說至關(guān)重要。

2

模型優(yōu)化和轉(zhuǎn)換：

本項(xiàng)目利用了OpenVINO提供了強(qiáng)大的模型優(yōu)化工具，把訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為優(yōu)化的格式，以適應(yīng)邊緣計(jì)算的需求。實(shí)現(xiàn)了減少模型的大小，同時(shí)保持高精度，從而使模型更適合在資源受限的環(huán)境中運(yùn)行，也提高了效率。

3

提高資源利用率：

OpenVINO通過優(yōu)化計(jì)算任務(wù)的分配，充分利用AIxBoard的處理能力，提高了整體的資源利用率。這包括對(duì)CPU和GPU的高效使用，確保了系統(tǒng)的高性能運(yùn)行。

4

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析：

利用OpenVINO的高效推理能力，項(xiàng)目能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)捕獲的茶葉圖像的實(shí)時(shí)處理和分析，及時(shí)檢測(cè)并報(bào)告病蟲害情況。

5

提升系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性：

OpenVINO的高效和優(yōu)化的運(yùn)算不僅提高了性能，也增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，這對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)來說至關(guān)重要。

04

開發(fā)選型

本系統(tǒng)采用了英特爾開發(fā)者套件 - AIxBoard愛克斯板，搭載11代英特爾賽揚(yáng)處理器N5105 2.0-2.9GHz (Jasper Lake)其芯片組帶了一顆GPU（iGPU），借助OpenVINO工具，能實(shí)現(xiàn)CPU+iGPU異構(gòu)計(jì)算推理，為高效識(shí)別茶葉病害提供了有力的硬件保障。

系統(tǒng)支持：Ubuntu20.04 LTS

05

英特爾開發(fā)套件

AIxBoard對(duì)本項(xiàng)目的支持

1

高效的處理能力：

AIxBoard搭載的高性能處理器為本項(xiàng)目采用的深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)時(shí)運(yùn)算提供了強(qiáng)大的計(jì)算支持。這確保了圖像處理和病蟲害識(shí)別的高效率和準(zhǔn)確性。

2

穩(wěn)定的長(zhǎng)期運(yùn)行:

AIxBoard的低功耗設(shè)計(jì)使得系統(tǒng)能夠在田間環(huán)境中長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定運(yùn)行，提高了監(jiān)測(cè)的連續(xù)性和可靠性。

3

靈活的網(wǎng)絡(luò)連接：

AIxBoard提供的多種網(wǎng)絡(luò)連接選項(xiàng)，包括Wi-Fi和藍(lán)牙，為數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸和實(shí)時(shí)監(jiān)控提供了便利。

4

易于集成和擴(kuò)展：

AIxBoard的設(shè)計(jì)易于與其他傳感器和設(shè)備集成，為項(xiàng)目的未來擴(kuò)展提供了可能性。

5

支持先進(jìn)的AI功能：

AIxBoard支持的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)功能為項(xiàng)目的核心部分——智能病蟲害識(shí)別提供了技術(shù)保障。

06

技術(shù)細(xì)節(jié)

1. 技術(shù)棧描述：

1

深度學(xué)習(xí)框架: TensorFlow和Keras

用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行茶葉病蟲害的分類識(shí)別。

2

編程語(yǔ)言: Python

用于編寫深度學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和結(jié)果預(yù)測(cè)的腳本。

3

前端框架: Vue.js

用于構(gòu)建用戶界面，展示實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的視頻流和模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

4

后端框架: Flask

用于搭建服務(wù)端，處理前端發(fā)送的來的視頻數(shù)據(jù)幀，并調(diào)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將結(jié)果返回給前端。

5

數(shù)據(jù)庫(kù): SQLite（或其他輕量級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)）

用于存儲(chǔ)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，為用戶提供數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。

6

消息傳遞協(xié)議: MQTT

用于實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的通信，將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器，也可用于實(shí)現(xiàn)報(bào)警機(jī)制。

2. 技術(shù)設(shè)計(jì)

1

深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)：

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行圖像分類。

采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。

使用遷移學(xué)習(xí)，基于預(yù)訓(xùn)練的大型網(wǎng)絡(luò)（如ResNet或VGG）進(jìn)行微調(diào)，提高訓(xùn)練效率和模型性能。

英特爾提供的開發(fā)板性能，可以加速深度學(xué)習(xí)模型的處理速度，提高系統(tǒng)的響應(yīng)效率。

2

數(shù)據(jù)預(yù)處理：

對(duì)采集到的茶葉圖像進(jìn)行裁剪、縮放和歸一化等預(yù)處理操作，使其符合模型輸入的要求。

3

實(shí)時(shí)檢測(cè)與預(yù)測(cè)：

利用攝像頭實(shí)時(shí)捕捉茶葉圖像，并將圖像發(fā)送到服務(wù)器。

服務(wù)器接收?qǐng)D像數(shù)據(jù)，調(diào)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將結(jié)果返回給前端展示。

4

前端展示：

使用Vue.js構(gòu)建單頁(yè)面應(yīng)用（SPA），實(shí)時(shí)展示視頻流和預(yù)測(cè)結(jié)果。

提供用戶友好的界面，展示實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的視頻流、模型的預(yù)測(cè)結(jié)果以及相關(guān)參數(shù)設(shè)置。

5

后端服務(wù)：

使用Flask搭建后端服務(wù)器，處理前端的請(qǐng)求，調(diào)用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并管理數(shù)據(jù)庫(kù)。

提供RESTful API，供前端調(diào)用。

6

數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)：

存儲(chǔ)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，包括圖像、預(yù)測(cè)結(jié)果和時(shí)間戳等信息。

提供數(shù)據(jù)查詢接口，供用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

7

通信與報(bào)警：

使用MQTT協(xié)議實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的通信。

當(dāng)檢測(cè)到嚴(yán)重的病蟲害時(shí)，通過MQTT協(xié)議發(fā)送報(bào)警消息，及時(shí)通知用戶。通過這套技術(shù)棧和技術(shù)設(shè)計(jì)，項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了茶葉病蟲害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分類識(shí)別，提供了直觀的前端展示界面，并具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析的能力，為用戶提供了一個(gè)全面、高效、易用的病蟲害監(jiān)測(cè)解決方案。

3. 項(xiàng)目架構(gòu)圖

07

創(chuàng)新點(diǎn)

1

模型通用性：

本項(xiàng)目開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型不僅僅局限于茶葉病蟲害的識(shí)別，其強(qiáng)大的特征提取能力使其具有較高的通用性。通過重新訓(xùn)練或微調(diào)，該模型可以輕松適應(yīng)其他植物、果實(shí)的病蟲害識(shí)別，甚至可以用于判斷果實(shí)的成熟度，拓寬了模型的應(yīng)用范圍。

2

實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與快速響應(yīng)：

借助于攝像頭和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了對(duì)茶葉病蟲害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并能在檢測(cè)到病蟲害時(shí)立即進(jìn)行分類和通知，大大減少了人工檢測(cè)的時(shí)間和精力，提高了病蟲害處理的效率。

3

易于推廣的解決方案：

本項(xiàng)目提供了一個(gè)完整的病蟲害監(jiān)測(cè)解決方案，包括數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練和結(jié)果展示等環(huán)節(jié)。這套方案可以作為一個(gè)模板，根據(jù)不同植物和應(yīng)用場(chǎng)景的需要進(jìn)行定制和優(yōu)化，快速推廣到其他領(lǐng)域。

4

前端可視化展示：

通過構(gòu)建前端可視化界面，用戶可以直觀地看到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的視頻流、模型的預(yù)測(cè)結(jié)果以及相關(guān)參數(shù)設(shè)置，提升了用戶體驗(yàn)，同時(shí)也使得系統(tǒng)的操作更加直觀和便捷。

5

數(shù)據(jù)的積累與分析：

系統(tǒng)不僅僅提供實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的功能，還能夠記錄歷史數(shù)據(jù)，為用戶提供數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，用戶可以更好地了解病蟲害的發(fā)生規(guī)律，為制定科學(xué)的防治措施提供依據(jù)。

6

靈活的報(bào)警機(jī)制：

系統(tǒng)提供了靈活的報(bào)警機(jī)制，當(dāng)檢測(cè)到嚴(yán)重的病蟲害時(shí)，系統(tǒng)可以通過多種方式及時(shí)通知用戶，幫助用戶迅速采取措施，減少病蟲害帶來的損失。通過這些創(chuàng)新點(diǎn)，本項(xiàng)目不僅提高了病蟲害監(jiān)測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，還具有良好的推廣前景和應(yīng)用價(jià)值，有望在智慧農(nóng)業(yè)、園藝等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

08

效果展示及描述

展示頁(yè)面效果圖：

1

實(shí)時(shí)視頻流展示區(qū)域：

視頻播放器的位置顯著，用戶能夠輕松查看實(shí)時(shí)圖像。

視頻可以提供非常直觀的用戶體驗(yàn)。

2

預(yù)測(cè)結(jié)果區(qū)域：

“bird eye spot”旁邊的百分比數(shù)值（78.766%）清晰展示了模型對(duì)于當(dāng)前圖像的預(yù)測(cè)結(jié)果和置信度，對(duì)于用戶了解茶葉病害情況很有幫助。

3

參數(shù)展示區(qū)域：

提供了調(diào)整攝像頭設(shè)置的滑塊（如分辨率和幀率），這讓用戶可以根據(jù)需要調(diào)整，非常貼心。

顯示計(jì)時(shí)器，可能是表示從監(jiān)測(cè)開始到當(dāng)前的時(shí)間，這樣的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對(duì)于監(jiān)控來說非常有用。

4

病害識(shí)別指標(biāo)條：

以條形圖的形式展示各種病害的發(fā)生次數(shù)，用戶可以一目了然地看出哪種病害的發(fā)生的可能性最高，并及時(shí)做出決策來杜絕病害。

5

整體風(fēng)格和布局：

界面風(fēng)格統(tǒng)一，藍(lán)黑色基調(diào)符合工業(yè)和技術(shù)應(yīng)用的通常設(shè)計(jì)。

布局合理，各功能區(qū)的分布均衡，遵循了“F”形閱讀規(guī)律。

6

界面風(fēng)格：

確保了界面的響應(yīng)性，以便在不同尺寸的屏幕和設(shè)備上都有良好的顯示效果。

考慮用戶操作的流程，確保從用戶角度出發(fā)，簡(jiǎn)化操作步驟，提升用戶體驗(yàn)。

作者：浙江大學(xué) 劉兆隆

文章指導(dǎo)：羅雯，李翊瑋

審核編輯：劉清