DB50T 1448-2023 茶园病虫害图像智能识别指南.docxVIP

ICS65.020CCSB04

DB50

重庆市地方标准

DB50/T1448—2023

茶园病虫害图像智能识别指南

2023-07-10发布2023-10-10实施

重庆市市场监督管理局发布

DB50/T1448—2023

前言

本文件按照GB/T1.1－2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件发布机构不承担识别专利的责任。本文件由重庆市农业农村委员会提出、归口并组织实施。

本文件起草单位：重庆市农业科学院、北京市农林科学院信息技术研究中心。

本文件主要起草人：徐泽、杨贵军、商靖、王聪聪、杨海滨、李振海、杨小冬、盛忠雷。

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DB50/T1448—2023

茶园病虫害图像智能识别指南

1范围

本文件规定了茶叶病虫害图像要求和评估方法。本文件适用于茶园病虫害图像的识别。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

本文件没有需要界定的术语和定义。

4图像要求

4.1图像质量

4.1.1分辨率应不低于600PPI的RGB图像。

4.1.2病虫害叶片应在视场范围内，完整展现叶片信息。

4.2图像代表性

采集的图像应覆盖茶园主要种植品种，并具有代表性。

4.3图像监测点

4.3.1固定监测点

根据立地条件，在茶树品种统一、长势均匀、代表性强的茶园设置固定监测点，采用网络摄像机定点连续获取茶树叶片图像，每10hm2茶园至少设置1个固定监测点。

4.3.2随机监测点

在立地条件复杂、品种类型多样、病虫为害表现在叶背的茶园，随机抽取20m2～100m2区域的茶树作为监测点，定期采用相机采集茶树叶片图像。

4.4图像预处理

对采集的图像样本采用翻转、亮度、模糊等数据增强方法扩展数据集，标记病虫为害图像。

5评估方法

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5.1病虫害自动识别模型

5.1.1采用深度学习技术，构建病虫害识别网络模型。

5.1.2利用未训练的测试集进行病虫害识别。

5.1.3采用准确率与召回率进行模型评价，具体评价计算公式如下:

P=TP/(TP+FP) (1)

R=TP/(TP+FN) (2)

F1=(2P×R)/(P+R) (3)

式中：

P——病虫害识别准确率；

TP——正确识别各类茶叶病虫害的图片数目；FP——错误识别各类茶叶病虫害的图片数目；

FN——未能识别各类病虫害图片数目；R——召回率；

F1——准确率和召回率的调和平均。

5.1.4模型评价准确率应大于85％，召回率0～1。

5.2病虫害智能识别

进行模型的软件固化，形成智能识别程序。

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