计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用研究

摘要：现代农业发展更趋集约化、信息化，这为计算机视觉技术的运用提供了空间。以算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用优势为切入点，在此基础上分析其具体运用方法，包括建设信息作业系统、强调信息采集、运用可视化技术、重视信息复用等内容。最后就该技术在农作物病虫害检测中的未来运用进行展望，一方面客观呈现技术优势、特点，另一方面为其发挥价值提供必要参考。

关键词：计算机视觉技术农作物病虫害检测农业生产

中图分类号：TP391.41

ResearchontheApplicationofComputerVisionTechnologyinCropDiseaseandPestDetection

LIUYi

HunanVocationalCollegeofScienceandTechnology，Changsha，HunanProvince，410004China

Abstract：Thedevelopmentofmodernagricultureisbecomingmoreintensiveandinformation-based，whichprovidesspacefortheapplicationofComputerVisiontechnology.ThisarticletakestheadvantagesofComputerVisiontechnologyincroppestanddiseasedetectionasthestartingpoint，andanalyzesitsspecificapplicationmethodsonthisbasis，includingtheconstructionofinformationoperationsystems，emphasisoninformationcollection，applicationofvisualizationtechnology，andemphasisoninformationreuse.Finally，thefutureapplicationofthistechnologyincroppestanddiseasedetectionisprospected.Ontheonehandobjectivelypresentingitsadvantagesandcharacteristics，andontheotherhandprovidingnecessaryreferencesforitsvalue.

KeyWords：ComputerVisiontechnology;Crops;Diseaseandpestdetection;Agriculturalproduction

计算机视觉技术（ComputerVisionTechnology）是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。现代社会持续发展使计算机视觉技术的价值更显突出，也在更多领域得到运用、关注，包括农业生产工作在内。现状上看，农作物病虫害检测工作影响其生产效益，是需要关注的重点环节，计算机视觉技术能够在农业领域发挥作用，也可应用于农作物病虫害检测[1]。以促进农业发展为目标，分析计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用优势、方法等，具有一定的现实意义。

1视觉技术在病虫害检测中的运用优势

1.1效率高

计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用，直接优势在于效率较高。从特点上看，传统的农作物病虫害检测需要现场进行，由技术人员根据常见病虫害特点进行分析，逐一查看农作物是否染病、出现虫害，效率相对有限。借助计算机视觉技术组织农作物病虫害检测，可以远程进行信息采集和分析，同步进行多个农作物植株的信息采集，快速完成大范围内信息初步分析，对疑似病株、虫害进行检查时，也能利用计算机视觉技术提前做好标示、实时跟踪，提升农作物病虫害检测的基本效率[2]。值得注意的是，利用计算机视觉技术组织农作物病虫害检测时，形成的工作资料可以反复应用，免去了重复收集信息的困扰，也能提升农业生产工作的综合效率[3]。

1.2直观性强

直观性强是计算机视觉技术的基本特点，以现场采集形式对各类原始信息进行收集后，可通过计算机技术实现数字化转化，由技术人员根据数字化信息进行分析判断，以了解农作物是否受到病虫害侵袭[4]。与常规现场检测技术相比，计算机视觉技术的效率高，可以远程开展，与文字描述、二维图片检测技术相比，计算机视觉技术的直观性更高，可以同步对多类信息进行分析和处理，快速完成农作物病虫害检测。一些清晰度较高的现场采集终端、多链路工作系统，能够向多个主体提供直观清晰的现场信息，以服务农作物病虫害检测[5]。

1.3适用性广泛

在农作物病虫害检测工作中运用计算机视觉技术，可以发挥其适用性较广泛的优势，为各地、各区域的农业生产活动提供支持。从原理上看，计算机视觉技术主要关注现场终端采集技术、远程端数字化处理技术、可视化技术的联动，形成可以满足农作物生长、健康态势实时分析的工作系统，这意味着针对玉米、水稻病虫害检测需求建设的计算机视觉技术系统，也满足小麦、大豆、马铃薯等农作物的生产工作需要。此外，农作物病虫害检测所需的技术系统虽然复杂，但计算机视觉技术的实现难度并不高，现场检测、远程跟踪所需的技术设备要求相对不高，各地基本均可满足技术、经济方面的工作需要，进一步为计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用提供了保障。

2视觉技术在农作物病虫害检测中的运用

2.1建设信息作业系统

计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用应强调来自信息技术的支持，这要求在组织检测前，建设信息作业系统，包括远程作业系统和现场工作系统在内。远程作业系统主要面向农田或试验田无差别开展检测，重点为保证信息采集全面化，现场工作系统主要面向疑似出现病虫害的植物开展检测，重点为提升检测的针对性和清晰化视频。

按照图1所示模式，农作物信息通过不同的采集设施进行收集，包括田间传感器、监控器等，所有信息以远程通信的方式提供给远程端，由后者进行可视化检测并处理检测结果。例如：检测对象为水稻，检测目标为根腐病，需要通过监控器提供水稻根茎区域的一般信息，并利用传感器收集湿度信息，相关参数提供给远程端后，可由技术人员借助影像资料进行病虫害（根腐病病害）分析，以评估其是否出现根腐病，或跟踪根腐病的进展、控制情况。

现场工作系统的框架与此相似，但更关注精细化、针对化，能够结合病虫害一般信息，完成精准辨识和处理。

按照图2所示模式，利用计算机视觉技术针对单株农作物进行病虫害检测时，需要借助现场检测设备，对目标农作物进行信息采集，形成的检测结果可直接利用设备完成数字转化，形成可视化资源，分析是否存在病虫害，做病虫害类别的判断。技术人员也可以根据单株农作物的基本信息进行现场分析，将结果录入数据库。如针对马铃薯蚜虫的检测，可以利用现场设施形成三维或二维的信息图像，并加以保存，根据图像资源判断虫害是否为蚜虫，分析病害严重情况，形成分析报告，服务农业生产和未来虫害控制工作。

2.2强调信息采集

计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用，需要关注信息的高质量采集，重点强调信息采集质量和全面性。

以提升信息采集质量为目标，需要加强信息化设施、技术的运用，远程端的信息采集，应保证传感器、监控器等装置的性能，如监控器所获取的图像，其清晰度应达到480p以上，如果条件允许应达到720p以上，以便工作人员根据图像信息判断农作物是否出现病虫害，早期加以干预。现场端的信息采集也应关注全面化。由于现场检测针对性已经较强，以提升信息采集质量为目标，需要关注使用性能比较优越的计算机，以快速对原始信息进行整合，形成完善的三维化检测图像。要求计算机的虚拟内存达到32GB以上，显存达到16GB以上，以快速处理采集设施获取的现场信息，完成模型搭建。如果计算机需要独立承担检测结果的保存任务，其磁盘空间也应达到2TB以上。反之达到512GB即可。此外，现场信息采集应使用高精度的光学设备，以满足真菌病害信息的采集质量。

2.3运用独立的可视化技术

可视化技术本身属于计算机视觉技术范围内的一个分支，出于提升农作物病虫害检测质量的目的，还应运用独立的可视化技术，形成多维度检测模式，包括现场多主体检测、独立远程可视化检测两个方面。

现场多主体检测的重点，在于配置满足病虫害检测的多台设备，并保证每台设备均可独立完成工作。可以借助现场总线技术进行设备处理，以总线设备分别为可视化设施（如计算机或便携设施）提供通信线路，在现场组织农作物病虫害检测时，不同设备分别提供不同视角的检测信息，包括植物根系、叶片、茎部等，以便检测人员有针对性地进行不同区域病害、虫害的分析。独立远程可视化检测与此不同，部分农作物可能面临高传染性病害、虫害的威胁，现场工作人员不能准确进行判断，可以将检测工作形成的原始信息或结构化三维信息，以数字化形式提供给远程端权威工作者，如上级农业部门、专业性较强的检测中心等，由后者以独立可视化技术进行信息分析，出具更高质量的检测报告，精准完成农作物病虫害检测。

2.4建设数据库

为进一步发挥计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用价值，还应在工作中加强数据局建设，以实现信息的保存和复用。

数据库建设建议采用分库制度，建设以年份、月份、日期、检测对象为分层标准的信息库。年份即“2024年”“2023年”等总库，在此之下根据月份、日期建设二级库、三级库，考虑到农作物病虫害检测的对象各有不同，还应建设四级分库，如玉米检测结果、南瓜检测结果等。所有数据库应包括至少三类信息：一是文字信息，即检测对象编号、结果、检测人员等；二是图像信息，如病害的典型表现、虫害规模和害虫外观等；三是视频资源，以检测工作过程、成果等作为基础，通过视频更客观、全面地呈现农作物病害、虫害信息。分层数据库以及丰富的资源有助于数据库内信息的反复使用。

3视觉技术在病虫害检测中的运用展望

3.1智能检测

未来农业生产、农作物病虫害检测依然需要来自计算机视觉技术的支持，但技术的进度可能带来更多变化，使该技术的运用更具效率、质量优势，尤其是智能技术的运用。实际工作中，可建立智能检测模式，利用计算机程序完成常见病虫害信息的记录，在检测过程中通过对照分析的方式快速完成信息匹配，精准进行病虫害判断、辨识，其过程则以计算机视觉技术加以呈现，便于技术人员组织干预和人工分析，改善计算机视觉技术应用效率，服务农作物病虫害检测。

3.2信息共享

出于改善农作物病虫害检测工作效益的目的，应在应用计算机视觉技术时关注信息采集和共享。各地完成检测后，应对检测结果进行数字化处理，形成数字化资源，在本地以及临时地区共享，以计算机视觉技术呈现本地的检测工作成果、经验，改善各地运用计算机视觉技术进行农作物病虫害检测的能力，减少重复性工作的困扰，积极助力农业技术运用和产业建设。

4结语

综上所述，计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用优势突出，具有效率高、直观性强、适用性广特点，且符合现代农业发展特点，未来工作中应予以更多重视。方法施工看，农作物病虫害检测中运用算机视觉技术，应首先建设信息作业系统，同时强调信息采集、运用可视化技术，确保技术优势得到发挥。未来算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用可能更趋智能化，并关注提升信息共享效应，提升农作物病虫害检测质量，服务农业生产活动。

参考文献

[1]强沥文，贾广慧，王伟，等.图像分析技术在农作物污染损害鉴定中的应用[J].农业环境科学学报，2023，42（12）：2851-2859.

[2]董帅，李杰.计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用分析[J].南方农机，202354（21）：94-96，135.

[3]王泽钧.基于卷积神经网络的农作物病虫害分类与检测方法研究[D].济南：齐鲁工业大学，2023.

[4]赵丽丽.基于改进卷积神经网络的农作物病虫害识别系统的研究与实现[D].沈阳：辽宁大学，2023.

[5]王莎莎.计算机视觉技术在智能化农业机械中的应用研究[J].南方农机，2023，54（10）：47-49.