基于PyQt 的植物叶片病害识别应用开发

基于PyQt 的植物叶片病害识别应用开发0

摘要：为了提升植物叶片病害识别的准确性和效率，文章设计了一种基于深度学习的新型应用。首先，采用ResNet101_vd_vd_ssld作为深度学习模型，对常见植物叶片病害进行训练和优化。结合Adam优化器和交叉熵损失函数，进一步提升模型性能。通过引入大量植物叶片图像数据及数据增强处理，增强了模型的泛化能力和识别精度。在此基础上，使用PyQt设计了直观易用的应用程序界面，使非专业人员能够轻松上传叶片图片、实时检测病害并获得准确的诊断结果。在包含49 417幅图像的数据集中，该应用实现了98%的平均识别准确率。实验结果表明，该应用能够高效识别多种植物叶片病害，并提供实时检测、病虫害诊断与治理建议等功能，为农业病害管理提供了强有力的技术支持。

关键词：植物病害识别；深度学习；PyQt；卷积神经网络

中图分类号：TP18 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）35-0031-05 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

0 引言

自中华人民共和国成立以来，我国农业发展取得了显著成就。在国家政策的大力支持下，农业生产力也得到了极大的提升。然而，植物疾病与虫害对农作物和园艺植物的健康和生产造成了严重影响。常见的病害包括由真菌、细菌和病毒引起的病害，这些病害可能导致作物产量下降和品质劣化。

研究植物病害识别技术不仅有助于减少损失和化学农药的使用，还促进了农业的可持续发展和生态平衡。传统的植物叶片病害识别方法依赖于农民多年种植经验和专家的科研经验，这些方法存在主观性强、效率低、准确性有限等局限性，难以应对大规模作物检测，且易受个体技术水平的影响，无法实现快速、一致的诊断结果。

相比之下，深度学习技术通过利用大规模数据和复杂算法，能够自动从图像中提取特征，以高准确度识别植物病害，并在处理病征多样性和症状变异方面表现出色。在图像识别领域，特别是通过卷积神经网络（CNN）等模型，深度学习技术已取得显著突破，大幅提升了识别的精准度和效率。在植物病害识别的应用中，深度学习能够高效处理庞大且复杂的数据集，实现快速准确的病害检测与分类，有助于及时防治病害并减少作物损失。随着数据集的扩充和算法的优化，深度学习在植物病害识别领域的应用前景十分广阔。

本应用采用PyQt框架进行开发。PyQt具有丰富的GUI组件、跨平台兼容性和高效的信号与槽机制，能够快速开发稳定的桌面应用。结合Python的简洁语法和Qt的强大功能，PyQt便于构建用户友好界面，且其良好的社区支持有助于加速开发流程并降低维护成本。

本文在大量植物叶片图像数据集上进行实验验证，证明了该应用能够识别多种植物叶片病害，并提供实时检测、病虫害诊断与治理等功能，为农业病害管理提供了强有力的技术支持。

1 整体设计框架

植物叶片病害识别应用以Python作为主要开发语言，使用PyQt框架进行开发，主要包括以下三个核心模块：

1）病虫害图像检测模块，如图1（a）所示。负责对上传的植物叶片图像进行病害检测与分类。

2）实时检测模块，如图1（b）所示。支持用户通过摄像头或其他实时输入设备检测植物病害，提供即时诊断结果。

3）病虫害诊断与治理模块，如图1（c）所示。基于检测结果，提供病害的详细诊断信息以及相应的治理建议。

1.1 病虫害图像检测

在病虫害识别过程中，用户可以选择从摄像头实时获取图像，或者从本地文件中选择图片或视频文件进行上传。应用后端使用OpenCV库对植物叶片图像进行采集和预处理。

首先，从摄像头或数据库中获取多样化的样本图像，充分考虑不同光照条件和拍摄角度的影响。在预处理阶段，使用cv2.imread（）读取图像，并通过cv2.cvt⁃Color（）将色彩空间从RGB转换为灰度图像。同时，利用cv2.GaussianBlur（）去除图像中的噪声，确保图像清晰度。随后，调整图像尺寸以适配深度学习模型的输入大小，并根据需要增强图像的对比度和亮度，以提高病害特征的可辨识性。

此外，可选的数据增强步骤包括随机裁剪、旋转或翻转图像，以增加数据样本的多样性，从而提升模型的泛化能力和鲁棒性。

经过预处理后的图像将通过深度学习残差网络（ResNet）算法进行分析，以识别植物叶片上的病虫害。该方法能够高效提取图像特征，准确识别病害类型。病虫害检测的示例如图2所示。

1.1.1 深度残差网络

深度残差网络[5]（ResNets）是一种先进的深度学习架构，旨在解决传统深层神经网络训练中的梯度消失和收敛问题。其核心创新在于引入残差学习模块，允许网络学习残差映射，从而更有效地学习深层次的特征表达。传统的深层网络在增加层数时常遭遇梯度消失或梯度爆炸的挑战，这限制了模型的深度和表达能力，降低了性能和效率。相比之下，ResNet通过跳跃连接和残差学习块优化了网络的训练过程和性能表现。正常块和残差块如图3所示。每个残差学习块包含主路径和跳跃连接路径：主路径学习期望映射，而跳跃连接直接绕过部分卷积层，并将其输入与主路径输出相加。这种结构使网络能够学习到残差函数，即在尝试将输入映射到期望输出的同时，学习到一个恒等映射的残差。

深度残差网络的优势体现在几个方面。首先，它允许构建和训练比传统网络更深的模型，从而更好地捕捉复杂数据集中的特征和模式，提升图像识别、语音识别等任务的性能。其次，跳跃连接减少了需要学习的参数数量，有助于避免过拟合，并提高模型的泛化能力，使其对未见过的数据的预测更为准确。此外，每个残差学习块学习到的恒等映射或接近恒等映射的残差，使训练过程更快收敛到优化解，从而节省了时间和资源。

总之，深度残差网络作为前沿的深度学习架构，不仅克服了传统深层网络的挑战，还推动了计算机视觉和自然语言处理等领域的发展，为模型的表达能力和性能带来了重大突破。

1.2 实时检测

实时检测模块中，首先通过配置大疆无人机，确保其能够通过摄像头实时拍摄植物表型状态，并将视频流传输到RTMP 服务器。在服务器端，使用如nginx-rtmp的流媒体服务器接收和处理RTMP流。通过OBS Studio工具将来自大疆无人机的RTMP流推送到服务器，并使用VLC软件在本地设备上拉取实时视频流。实时检测流程图如图4所示。

在PyQt应用开发中，设计了界面以展示实时视频流和病害检测结果。应用利用PyQt的多媒体模块实现视频流的实时显示。随后，对接收到的视频流进行预处理，包括调整大小、转换格式和增强对比度，以确保图像质量符合算法的输入要求。在病害检测算法中，采用了预训练的深度学习模型（如残差网络），对预处理后的图像数据进行实时分析，识别出叶片上可能存在的病害区域和类型。在PyQt应用界面上，通过标注的方式将检测结果直观地反馈给用户，从而满足交互性和实时性的需求。

在整个开发过程中，确保大疆无人机、RTMP服务器和运行PyQt应用的设备均处于同一局域网内，以保证数据传输的稳定性和实时性。同时，实施了错误处理和性能优化策略，确保应用能够在各种情况下可靠运行并高效处理数据。

1.3 病虫害诊断与治理

收集植物病害信息的首要步骤是从权威资料、研究论文和专业书籍中获取详尽而全面的数据，涵盖各类病害的特征、发生条件及防治方法。这些信息需通过SQL数据库进行结构化存储，采用实体-关系模型，每种病害类型包含特征和防治方法等属性，并通过元数据确保信息的可信度。推理机制包括基于规则的引擎，根据用户输入的症状推断可能的病害类型，同时基于知识的推理利用逻辑和关联信息确定最合理的诊断结果。专家意见通过问答、讨论或文献形式获取，并转化为结构化数据存入数据库。

在PyQt应用程序中，设计了用户界面，可根据诊断结果自动或手动检索知识库，提供详细的病害描述、示例图片和推荐的治理策略，帮助用户有效应对问题。知识库需定期更新和维护，以确保信息与最新的科学认知和技术进展同步，能够反映新发现的病害和更有效的治理方法。

2 病虫害识别的过程和方法

2.1 数据收集与预处理

本项目利用Ai Studio平台提供的图像数据集，该数据集按照物种和病害程度进行了分类，涵盖了10种作物和61类病害特征。数据集包括24 709幅带标签的训练集图像和24 708幅验证集图像，每个批次大小为330，并进行了50个周期的训练。通过对这61个病害类型进行建模，本项目旨在实现对植物病害的准确分类和识别。图像数据集的详细信息如表1所示。

为了保持输入数据的一致性，应用在加载和预处理图像时通常会执行以下步骤：首先，使用OpenCV库中的resize 函数将图像调整为固定尺寸224×224 像素。这一步的目的是确保所有输入图像具有相同的尺寸，从而简化模型处理多尺寸输入的复杂性。其次，将图像的像素值范围从0～255缩放至0～1。通过这种归一化处理，可以减少数值误差，并确保输入数据满足许多神经网络模型[3]的期望，尤其是对于使用softmax等激活函数的模型而言，这是必要的前提条件。最后，将图像数据的格式从HWC（高度、宽度、通道）转换为CHW（通道、高度、宽度）。在深度学习框架[4]中，通常使用CHW格式表示图像数据，这样的格式转换有助于确保与深度学习模型的预期输入格式一致。这些预处理步骤不仅简化了数据的管理和处理过程，还能够有效提高模型训练的效率和准确性。

2.2 深度学习模型的选择

该应用采用基于PaddlePaddle平台的ResNet101_vd模型进行训练，用以准确识别植物病害，其网络结构如图5所示。ResNet101_vd[4]模型通过其精心设计的基础模块、瓶颈模块、可变形卷积模块和特征金字塔网络，在深度学习领域展现了卓越性能。

基础模块：由双3×3卷积层、批量归一化和ReLU 激活函数组成，有效缓解了梯度消失问题，支持更深的网络训练。

瓶颈模块：采用1×1和3×3卷积层的组合，在增加网络深度的同时控制了计算复杂度。

可变形卷积模块：通过动态调整卷积核的形状和位置，适应复杂对象的形变和姿态变化，特别适用于目标检测任务。

特征金字塔网络：通过自顶向下和自底向上的特征传播路径生成多尺度特征图，显著提升了对不同尺度物体的检测能力。

最终，模型通过全局平均池化和分类层将提取的特征映射到最终的类别概率分布，完成图像分类或对象检测任务。

选择ResNet101_vd模型的理由在于其深度和性能的平衡，能够有效处理复杂的视觉任务，如对象识别和图像分类。特别是引入了可变形卷积技术，进一步增强了特征表达能力，有助于捕捉图像中的细节和复杂特征，从而提高任务的准确性。此外，ResNet101_vd优化了计算效率，通过残差连接和批量归一化技术提升了训练的稳定性和推理速度。其清晰的网络结构和广泛的参数优化经验使得模型具有较高的可解释性，有助于理解和优化模型的训练过程。

综上所述，选择ResNet101_vd模型能够在植物叶片病害识别应用[7]中取得良好的效果。然而，在实际应用中，需要综合考虑计算资源、数据集、模型压缩和部署等方面的因素，以确保系统能够高效、准确地进行病害识别。

2.3 模型的构建与训练

本研究为了有效识别10种作物的61类病害特征，采用了深度学习技术[9]，并选择ResNet101_vd模型作为基础架构。首先，使用PaddlePaddle框架训练模型，通过导入PaddlePaddle 框架的核心模块：metric、optimizer，以及用于定义模型结构的ResNet和Bottle⁃neckBlock。Adam优化器结合了自适应学习率和动量优化，能够有效平衡梯度下降的速度与稳定性。为了提高模型的识别速度与精度，选择了Adam[6]优化器，设置学习率为0.000 1，并使用交叉熵损失函数来更新模型参数，同时以准确率作为评估指标。最后，通过model.fit方法进行模型训练，数据集按照70%训练集和30%验证集的比例划分，批量大小为330，训练50 轮（epochs）。