Identification of bergamot pests and diseases using YOLOv5-C algorithm
-
摘要:目的
为实现复杂背景下广佛手发病早期的病虫害快速精准识别，提出一种基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别方法。
方法使用YOLOv5s网络模型作为基础网络，通过引入所提出的多尺度特征融合模块，提高网络模型的特征提取与特征融合能力，均衡提高每一类广佛手病虫害的识别准确率；使用注意力机制模块提高网络模型对病虫害目标特征信息的关注度，弱化复杂背景的干扰信息，提高网络模型的识别准确率；利用改进的C3-SC模块替换PANet结构中的C3模块，在不影响网络模型识别性能的条件下减少网络模型的参数。
结果基于YOLOv5-C的复杂背景下的广佛手病虫害识别，F1分数为90.95%，平均精度均值为93.06%，网络模型大小为14.1 Mb，在GPU上每张图像平均检测时间为0.01 s。与基础网络YOLOv5s相比，平均精度均值提高了2.45个百分点，7个类别识别的平均准确率的标准差由7.14减少为3.13，变异系数由7.88%减少为3.36%。平均精度均值比RetinaNet、SSD、Efficientdet和YOLOv4模型分别高22.30、20.65、4.84和2.36个百分点。
结论该方法能快速准确地识别复杂背景下广佛手病虫害目标，可为广佛手种植产业的智能化管理提供参考。
Abstract:ObjectiveIn order to achieve rapid and accurate identification of pests and diseases in the early disease stage of bergamot in complex background, we proposes a YOLOv5-C-based method for the identification of bergamot pests and diseases.
MethodThe YOLOv5s network model was used as the base network. The multi-scale feature fusion module was proposed and introduced to improve the feature extraction and feature fusion capability of the network model, and to improve the recognition accuracies of different bergamot pests and diseases in a balanced manner. The attention mechanism module was used to upgrade the attention degree of the network model to the information of target features of pests and diseases, weaken the interference information of complex background, and raise the recognition accuracy of the network model. An improved C3-SC module was used to replace the C3 module in the PANet structure to decrease the number of parameters in the network model without lowering the network model recognition performance.
ResultF1 score of 90.95% and mean average precision of 93.06% were achieved when identifying the bergamot pests and diseases under a complex background using the YOLOv5-C method. The size of network model was 14.1 Mb, and the average detection time was 0.01 s per image on the GPU. Comparing with the original YOLOv5s, the mean accuracy of YOLOv5-C increased by 2.45 percentage point, the standard deviation of the average precision for seven categories was reduced from 7.14 to 3.13, and the coefficient of variation decreased from 7.88% to 3.36%. Moreover, the mean average accuracy was 22.30, 20.65, 4.84 and 2.36 percentage point higher than those of RetinaNet, SSD, Efficientdet and YOLOv4, respectively.
ConclusionThe method can quickly and accurately identify bergamot pests and diseases under complex background, and provide a reference for intelligent management of bergamot cultivation industry.
-
霉酚酸(Mycophenolic acid)是青霉菌Penicillium产生的弱酸性次级代谢产物[1]，具有一定的抗霉菌、抗细菌和抗病毒活性[2-3]，也是霉酚酸酯(Mycophenolate mofetil)在体内的活性代谢产物，可抑制器官移植时的排异反应[4]。全球约25%的农作物受到霉菌毒素的污染[5]，青贮饲料作为反刍动物的重要饲料，在加工、储存和运输时，处理不当容易产生霉变。青霉菌是霉变青贮饲料中常见的菌株[6]，青贮饲料中霉酚酸平均含量可达256~7656 μg/kg[7-9]。霉变青贮饲料中毒素成分复杂，逐一检测较为困难，而霉酚酸作为青霉菌污染饲料的标志物，在受污染青贮饲料中具有代表性，可间接反映青贮饲料中霉菌毒素的水平[1]。此外，动物如果长期暴露于含霉酚酸的青贮饲料环境下，免疫力下降，容易受感染性疾病的侵袭[10]。因此建立能准确可靠地测定青贮饲料中霉酚酸含量的方法，从而评价青贮饲料的质量具有实践意义。
基质中霉酚酸检测的报道常见于血浆[11]和尿液[12]中，也以瘤胃液作为基质[13]，而霉酚酸分析测定方法大多只是经过简单的前处理[14]，缺乏特异性，检测易受干扰，研发新的高选择性净化方法十分必要。分子印迹聚合物(Molecularly imprinted polymer，MIP)对目标物的结合具有特异性，结合固相萃取技术，采用高效液相色谱(High performance liquid chromatography，HPLC)法[15]可检测人血浆中的霉酚酸，采用液相色谱–串联质谱(Liquid chromatography-tandem mass spectrometry，LC-MS/MS)法[5]可完成对青贮饲料中霉酚酸的检测；然而采用本体聚合法制备的聚合物存在传质速度慢、识别位点被包裹和模板难以洗脱等缺陷[16-17]。以硅胶作为载体的表面分子印迹聚合技术是一种在硅胶表面发生印迹的方法[18]，目标物传质速度快，模板洗脱容易；因此，本研究探究了霉酚酸–硅胶表面分子印迹聚合物的合成，作为固相萃取吸附填料评价其对霉酚酸的吸附保留能力，最后构建分子印迹固相萃取–HPLC法测定青贮饲料中霉酚酸含量，为青贮饲料中霉菌毒素污染水平的监控提供参考。
1. 材料与方法
1.1 仪器与试剂
Agilent 1260型高效液相色谱仪(Agilent公司)，SHA-B型恒温水浴振荡器(常州国华电器有限公司)，KH7200DB型超声波清洗器(昆山禾创超声仪器有限公司)，Velocity 18R高速冷冻离心机(Dynamica公司)，EVOMA 15扫描式电子显微镜(ZEISS公司)。
霉酚酸酯原料药(上海源叶生物科技有限公司)、霉酚酸均购自MedChemExpress公司。硅胶购自Silicycle公司，γ–甲基丙烯酰氧基丙基三甲氧基硅烷(γ-MPS)、甲基丙烯酸(MAA)、二甲基丙烯酸乙二醇酯(EGDMA)、偶氮二异丁腈(AIBN)、甲基丙烯酸−2−羟基乙酯(HEMA)均购自Sigma-Aldrich公司，2–乙烯基吡啶(2-VP)和4–乙烯基吡啶(4-VP)购自Alfa Aesar公司，丙烯酰胺(AM)购自上海润捷化学试剂有限公司，衣康酸(IA)购自J＆K Scientific公司。丙酮、三氯甲烷购自广州化学试剂厂，甲醇、乙腈均为色谱纯，超纯水由Millipore MilliQ系统制备，青贮饲料由某饲料厂提供。
1.2 方法
1.2.1 SiO2-MPS的制备
称5 g干燥硅胶于150 mL圆底烧瓶中，加入适量6 mol/L盐酸，混匀后于80 ℃油浴中搅拌10 h，冷却至室温后，离心弃上清液，沉淀物不断用水洗涤至中性，60 ℃真空干燥24 h，得到活化硅胶[19]。
取5 g活化硅胶于三颈圆底烧瓶中，依次加入100 mL无水甲苯、5 mL γ-MPS和1 mL三乙胺，混匀，在氩气保护下，120 ℃条件下加热回流12 h。将混合物离心弃上清液，沉淀依次用甲醇、超纯水交替洗涤，60 ℃条件下真空干燥，得到SiO2-MPS(改性硅胶)。
1.2.2 SiO2-MPS@MIP的制备
将1 mmol的霉酚酸酯溶于80 mL乙腈中，加入2 mmol MAA，涡旋、超声混匀，在冰浴下磁力搅拌6 h后，依次加入0.6 g SiO2-MPS、20 mmol EGDMA和40 mg AIBN，超声混匀，通入氩气10 min，密封，60 ℃油浴下磁力搅拌24 h。将聚合物依次用甲醇、超纯水和φ为10%的乙酸甲醇溶液洗涤，用超纯水、甲醇去除残留的乙酸，直到检测不到模板分子后，于60 ℃ 条件下真空干燥24 h，备用。
SiO2-MPS@NIP的制备：不加入霉酚酸酯，将2 mmol MAA溶于80 mL乙腈中，超声混匀、磁力搅拌后加入与制备SiO2-MPS@MIP相同量的SiO2-MPS、EGDMA和AIBN，混匀后通氮气，密封，60 ℃油浴下磁力搅拌24 h。依次用水和甲醇洗涤SiO2-MPS@NIP后，于60 ℃条件下真空干燥24 h，备用。
1.2.3 材料的表征
通过扫描电镜观察活化硅胶、SiO2-MPS、SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP的形貌特征。
1.2.4 吸附试验
称取20 mg干燥聚合物粉末于25 mL玻璃锥形瓶中，加入5 mL含有一定浓度霉酚酸的乙腈溶液，25 ℃条件下在恒温振荡水浴锅中振荡24 h，4 000 r/min离心10 min，取上清液并过0.22 μm微孔滤膜，HPLC测定。每个浓度准备3份平行样，取算术平均值。吸附量(Q)按照公式(1)计算，印迹因子(Impringting factor, IF)按公式(2)计算。
$$ Q = \frac{{({\rho_{_0}} - {\rho_{\rm{e}}})V}}{m},$$ (1) $$ {\rm{IF}} = \frac{{{Q_{\rm{MIP}}}}}{{{Q_{\rm{MIP}}}}} ,$$ (2) 式中，Q为吸附量，mg/g；
${\rho_{_0}} $ 和ρe分别是霉酚酸的初始质量浓度和达平衡时上清液中霉酚酸的质量浓度，mg/L；V为溶液体积，mL；m为称取的聚合物质量，mg；QMIP和QNIP分别为SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP的吸附量，mg/g。1.2.5 分子印迹固相萃取柱制备及固相萃取试验
将制备好的干燥聚合物装填于1 mL聚丙烯固相萃取空柱中，两端用配套的滤板封堵，轻轻压实，制备成分子印迹固相萃取(Molecularly imprinted polymer solid phase extraction)小柱。固相萃取柱依次用1 mL的甲醇、超纯水活化，1mL 100 mg/L的霉酚酸溶液上样，1 mL 10%(φ)甲醇溶液淋洗和2%(φ)乙酸甲醇溶液洗脱，洗脱溶液吹干后用1 mL流动相复溶，进行HPLC测定。
1.2.6 样品的前处理过程
称取5 g青贮饲料，添加适量霉酚酸标准溶液，涡旋混匀，室温下静置20 min。加入20 mL乙腈，经提取、振荡、离心后取10 mL上清液吹至近干，用2 mL酸性水(pH=6)溶解残留物，过固相萃取小柱，按“1.2.5”处理，上机测定。
1.2.7 HPLC条件
色谱柱：Aglient Extend-C18柱(250 mm × 4.6 mm，5 μm)；检测波长：250 nm；流动相：A相为乙腈(含体积分数为0.3%的甲酸)，B相为体积分数为0.3%的甲酸溶液，流动相比例为VA∶VB= 60∶40；流速：1 mL /min；进样量：20 μL。
1.2.8 霉酚酸检测方法的评价
采用色谱纯乙腈稀释霉酚酸标准储备液，配制成0.5、1、2、5、10、20、50、100 mg/L的标准溶液，HPLC检测。以吸收峰面积(Y)为纵坐标，浓度(X)为横坐标，绘制标准曲线。
向空白青贮饲料中添加适量霉酚酸标准溶液，经前处理后上机检测，以3倍(S/N≥3)和10倍(S/N≥10)信噪比作为检测限和定量限。
向空白青贮饲料中添加霉酚酸标准溶液，配制成低(200 μg/kg)、中(2 000 μg/kg)和高(8 000 μg/kg)3个添加水平，前处理后上机检测。每个浓度做5个平行样，测定3批次，以同一批次和3批次的平均回收率作为日内和日间回收率，以相对标准偏差(Relative standard deviation)表示精密度。
1.2.9 数据统计分析
试验数据采用SPSS 17.0软件分析，采用Origin 2019b绘制统计图，采用Duncan’s法进行多重比较，显著性差异水平为P<0.05。
2. 结果与分析
2.1 聚合物制备条件的优化
2.1.1 致孔剂的选择
乙腈作为致孔剂时SiO2-MPS@MIP吸附量最高，为3.7 mg/g，印迹因子达到2.1。如表1所示，向乙腈中添加少量三氯甲烷时，SiO2-MPS@MIP吸附量下降，随着三氯甲烷添加比例的升高，吸附量呈现先增大后降低最后稳定的趋势；SiO2-MPS@NIP的吸附量随着三氯甲烷添加比例的升高而增加，最后与SiO2-MPS@MIP的吸附量基本一致；印迹因子呈下降趋势。当致孔剂全为三氯甲烷时，聚合物呈块状，不适合进一步试验。后续试验以乙腈为致孔剂。
表 1 乙腈溶液中不同三氯甲烷添加比例对SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP吸附量的影响Table 1. The influence of different addition proportions of chloroform in acetonitrile on the adsorption capacity of SiO2-MPS@MIP and SiO2-MPS@NIPφ(三氯甲烷)/%
Chloroform
content吸附量/(mg·g−1)
Adsorption capacity印迹因子
Impringting factorSiO2−MPS
@MIPSiO2−MPS
@NIP10 2.9 1.8 1.6 20 5.9 4.2 1.4 30 4.7 4.4 1.1 40 4.6 4.7 1.0 50 4.7 4.7 1.0 2.1.2 模板和单体的优化
选择霉酚酸的结构类似物霉酚酸酯作为虚拟模板，比较了碱性单体(2-VP和4-VP)、中性单体(AM和HEMA)和酸性单体(IA和MAA)对印迹因子的影响，结果如图1A所示，MAA合成时印迹因子显著高于其他组合(P<0.05)，2-VP和HEMA参与合成时印迹因子无显著差异(P>0.05)，但显著高于单体为AM和IA时的印迹因子(P<0.05)。
![图 1 不同单体种类(A)和不同模板单体摩尔比(B)对印迹因子的影响]()
图 1 不同单体种类(A)和不同模板单体摩尔比(B)对印迹因子的影响各小图折线图上的不同小写字母表示处理间差异显著(P<0.05，Duncan’s法)Figure 1. The influence of different monomer types (A) and different mole ratios of template to monomer (B) on impringting factorDifferent lowercase letters on line chart in each figure indicate significant differences among treatments (P<0.05, Duncan’s method)考察不同的模板单体摩尔比(1∶1、1∶2、1∶4、1∶6和1∶8)对印迹因子的影响，结果如图1B所示，模板单体摩尔比为1∶2时，印迹因子显著高于其他组合(P<0.05)，模板单体摩尔比为1∶1和1∶4时印迹因子之间无显著差异(P>0.05)，但均显著高于模板单体摩尔比为1∶6和1∶8时的印迹因子(P<0.05)。
2.2 聚合物的表征
2.2.1 聚合物表面形貌观察
对活化硅胶、SiO2-MPS、SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP进行扫描电镜分析，结果如图2所示，活化硅胶和SiO2-MPS表面光滑，而SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP表面粗糙，均有聚合物包裹在硅球表面，包裹在SiO2-MPS@NIP表面的聚合物更多且致密。
![图 2 活化硅胶(A)、SiO2-MPS (B)、SiO2-MPS@MIP(C)和SiO2-MPS@NIP(D)的扫描电镜图]()
图 2 活化硅胶(A)、SiO2-MPS (B)、SiO2-MPS@MIP(C)和SiO2-MPS@NIP(D)的扫描电镜图Figure 2. Scanning electron microscope images of activated silica gel (A), SiO2-MPS (B), SiO2-MPS@MIP (C) and SiO2-MPS@NIP (D)2.2.2 聚合物吸附性能的研究
静态吸附试验研究了霉酚酸不同初始浓度对聚合物吸附量的影响，结果如图3A所示，在10~250 mg/L范围内，随着霉酚酸质量浓度的增加，SiO2-MPS@NIP和SiO2-MPS@MIP的吸附量增加，SiO2-MPS@MIP在霉酚酸质量浓度为250 mg/L时趋于饱和，饱和吸附量为4.5 mg/g。
![图 3 SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP的静态(A)和动态(B)吸附曲线]()
图 3 SiO2-MPS@MIP和SiO2-MPS@NIP的静态(A)和动态(B)吸附曲线Figure 3. Static (A) and dynamic (B) adsorption curves of SiO2-MPS@MIP and SiO2-MPS@NIP动态吸附试验研究了吸附时间对聚合物吸附量的影响，在质量浓度为100 mg/L的霉酚酸溶液下进行动态吸附试验，结果如图3B所示，SiO2-MPS@NIP在30 min内达到吸附平衡，SiO2-MPS@MIP在30 min内吸附速率较快，60 min时达到吸附平衡。
2.3 分子印迹固相萃取条件的优化
2.3.1 上样溶液对霉酚酸回收率的影响
研究甲醇、乙腈、三氯甲烷和超纯水为上样溶液对霉酚酸回收率的影响，如图4A所示，超纯水作上样溶液时分子印迹固相萃取柱对霉酚酸的回收率可达到90%以上，高于非印迹固相萃取柱。在实际样品的考察中，比较不同pH水作为上样溶液过分子印迹固相萃取柱的效果，结果如图4B所示，随着pH的增加，分子印迹固相萃取柱和非印迹固相萃取柱对霉酚酸的回收率先增加后下降，在pH为6的时候分子印迹固相萃取柱的回收率最高，高于非印迹固相萃取柱的。
![图 4 不同上样溶液(A)及不同pH水(B)对霉酚酸回收率的影响]()
图 4 不同上样溶液(A)及不同pH水(B)对霉酚酸回收率的影响Figure 4. The influences of different loading solutions (A) and different pH water (B) on mycophenolic acid recovery rate2.3.2 淋洗溶液及洗脱溶液对霉酚酸回收率的影响
分别采用不同体积分数的甲醇溶液(1%、5%、10%和20%)和乙腈溶液(10%和20%)淋洗，如图5A所示，分子印迹固相萃取柱对霉酚酸的回收率高于非印迹固相萃取柱。与乙腈溶液相比，采用甲醇溶液淋洗分子印迹固相萃取柱时霉酚酸回收率高，损失小。当甲醇溶液中甲醇体积分数大于10%时，有机相含量增加，回收率下降；当甲醇体积分数在10%以下时，回收率均大于90%。与体积分数为1%和5%甲醇溶液相比，体积分数为10%的甲醇溶液中有机相比例更高，容易除去实际样品中脂溶性杂质，因此选择体积分数为10%的甲醇溶液作为淋洗溶液。
![图 5 不同淋洗溶液(A)和洗脱溶液(B)对霉酚酸回收率的影响]()
图 5 不同淋洗溶液(A)和洗脱溶液(B)对霉酚酸回收率的影响a：1% ($\varphi $)甲醇溶液；b：5% ($\varphi $)甲醇溶液；c：10% ($\varphi $)甲醇溶液；d：20% ($\varphi $)甲醇溶液；e：10% ($\varphi $)乙腈溶液；f：20% ($\varphi $)乙腈溶液；g：1% ($\varphi $)乙酸甲醇溶液；h：2% ($\varphi $)乙酸甲醇溶液；i：5% ($\varphi $)乙酸甲醇溶液；j：8% ($\varphi $)乙酸甲醇溶液Figure 5. The influences of different washing solutions (A) and elution solutions (B) on mycophenolic acid recovery ratea: 1% ($\varphi $) methanol in water; b: 5% ($\varphi $) methanol in water; c: 10% ($\varphi $) methanol in water; d: 20% ($\varphi $) methanol in water; e: 10% ($\varphi $) acetonitrile in water; f: 20% ($\varphi $) acetonitrile in water; g: 1% ($\varphi $) acetic acid in methanol; h: 2% ($\varphi $) acetic acid in methanol; i: 5% ($\varphi $) acetic acid in methanol; j: 8% ($\varphi $) acetic acid in methanol如图5B所示，分别考察了体积分数为1%、2%、5%和8%的乙酸甲醇溶液洗脱的效果，结果表明，分子印迹固相萃取柱对霉酚酸的回收率高于非印迹固相萃取柱，适当增加乙酸的比例可以有效提高洗脱的效率，但是酸过多时回收率基本保持不变，因此选择体积分数为2%的乙酸甲醇溶液为洗脱溶液即可。
2.4 霉酚酸检测方法的评价
霉酚酸在0.5~100 mg/L范围内线性良好(R2=0.999)，检测限和定量限分别为60和200 μg/kg。过分子印迹固相萃取柱前后HPLC色谱图见图6，回收率数据见表2。霉酚酸的回收率为76.0%~81.2%，相对标准偏差为3.3%~6.6%。
表 2 空白样品中霉酚酸的加标回收率及相对标准偏差(RSD)Table 2. Recovery rates of spiked mycophenolic acid and the relative standard deviation (RSD) in the blank samplew/(μg·kg−1)
Spiked日内(n=5) Intraday 日间(n=15) Interday 回收率/%
Recovery rateRSD/% 回收率/%
Recovery rateRSD/% 200 81.2 3.7 79.2 4.8 2 000 79.6 3.3 76.0 4.3 8 000 78.8 6.6 77.3 6.4 ![图 6 过分子印迹固相萃取柱前(A)和经分子印迹固相萃取柱净化后(B)的加标青贮饲料(2 000 μg/kg)以及相应的标准溶液(C)HPLC-UVD色谱图]()
图 6 过分子印迹固相萃取柱前(A)和经分子印迹固相萃取柱净化后(B)的加标青贮饲料(2 000 μg/kg)以及相应的标准溶液(C)HPLC-UVD色谱图Figure 6. HPLC-UVD chromatograms of the spiked silage (2 000 μg/kg) before (A) and after (B) purification by the molecularly imprinted polymer solid phase extraction column and the corresponding standard solution (C)对20份青贮饲料样品进行检测，结果显示，在3份样品中检出霉酚酸，质量分数分别为227、391和1 770 μg/kg，其他样品中未检出霉酚酸。
3. 讨论与结论
试验结果显示三氯甲烷降低了SiO2-MPS@MIP的特异性，这是因为三氯甲烷会导致聚合物溶胀、挤压甚至破坏特异性孔穴，从而降低聚合物的特异性[20]。De Smet等[5]采用碱性单体4-VP合成，采用LC-MS/MS法检测霉酚酸，而本研究采用酸性单体MAA进行合成，制备的分子印迹固相萃取小柱对霉酚酸净化效果良好，表明霉酚酸酯除了通过氢键与MAA在立体结构上相匹配外，霉酚酸酯中的含氮基团吗啉与MAA存在静电相互作用，增强了预聚物的稳定性，从而提高了SiO2-MPS@MIP特异性识别能力。结合表征结果并分析聚合物动静态吸附曲线发现，由于硅球表面成功覆盖了聚合物层，霉酚酸更容易进入孔穴中，因此与De Smet等[5]采用的本体聚合法相比，表面印迹法制备的印迹聚合物达平衡时间更短，可节约试验时间。考察聚合物装柱后的效果，由于疏水作用参与了目标物与印迹聚合物的识别过程[21]，促进了霉酚酸的保留，因此上样溶液为水时更好。进一步研究发现，霉酚酸在过酸或过碱条件下回收率低，因为pH较低时，过多的氢离子会竞争性地结合霉酚酸中的氧原子，阻碍霉酚酸与填料之间氢键的形成，而pH较高时，填料中的羧基基本完全电离，也不利于霉酚酸与填料的结合[22]。
本研究利用表面印迹聚合法成功制备出对霉酚酸具有吸附特异性的硅胶表面接枝分子印迹聚合物，聚合物具有良好吸附能力和传质速度，建立的合成印迹聚合物固相萃取–HPLC法可净化、富集和检测青贮饲料中的霉酚酸，为青贮饲料的质量安全控制提供指导。
-
![]()
图 2 MSFFM的多尺度特征融合示意图
Figure 2. Schematic diagram of multi-scale feature fusion of MSFFM
![]()
图 3 Bottleneck瓶颈模块(a)和C3模块(b)的结构示意图
卷积单元Conv模块括号内的参数依次表示输入通道数、输出通道数、卷积核大小和步长
Figure 3. Structural diagram of the Bottleneck module (a) and C3 module (b)
The number of input channels, output channels, the size of the convolution kernel and the step size are indicated by the parameters in parentheses of Conv module
![]()
图 4 Bottleneck-S瓶颈模块(a)和C3-S模块(b)的结构示意图
Figure 4. Structural diagram of Bottleneck-S module (a) and C3-S module (b)
![]()
图 6 不同天气情况下YOLOv5-C和YOLOv5s检测结果
图中数据为置信度；图中红色框为网络模型的检测结果，黄色框为人工标注的被网络模型漏检或误检的目标
Figure 6. Detection results of YOLOv5-C and YOLOv5s under different weather conditions
The data in figures represent confidence levels; The red box in the figure is the detection result of network model, the yellow box is the artificially labeled target that is missed or misdetected by the network model
![]()
图 7 与枝干或光斑相似的病虫害目标的检测效果
图中数据为置信度；图中红色框为网络模型的检测结果，黄色框为人工标注的被网络模型漏检或误检的目标
Figure 7. The detection effect of pests and diseases similar to branches or spots
The data in figures represent confidence levels; The red box in the figure is the detection result of network model, the yellow box is the artificially labeled target that is missed or misdetected by the network model
![]()
图 8 消融试验中各个类别识别的平均准确率
Figure 8. Average accuracy of each category in ablation experiments
表 1 广佛手病虫害数据集基本信息
Table 1 Basic information of bergamot pest and disease dataset
类别 Category 原始图像 Original image 褐斑病病斑 Labeled brown spot 溃疡病病斑 Labeled canker 煤烟病病斑 Labeled dark mildew 附生绿球藻 Labeled chlorococcum 潜叶蛾 Leaf miner 玉带凤蝶 Papilio polytes 双钩巢粉虱 Mealworm 训练集 Training set 4292 608 1150 1654 638 1463 1258 740 验证集 Validation set 1076 145 272 438 155 348 301 200 测试集 Test set 601 91 155 214 90 200 200 91 合计 Total 5969 844 1577 2306 883 2011 1759 1031 
下载: 导出CSV
表 2 YOLOv5-C网络模型结构参数1)
Table 2 Structural parameters of YOLOv5-C network model
序列号 Serial No. 当前层的输 入来源 Input source of current layer 网络层 Network layer 输入尺寸 Input size 通道数 No. of channels 0 −1 Focus 640×640×3 32 1 −1 Conv3×3 320×320×32 64 2 −1 C3_1 160×160×64 64 3 −1 Conv3×3 160×160×64 128 4 −1 C3_3 80×80×128 128 5 −1 Conv3×3 80×80×128 256 6 −1 C3_3 40×40×256 256 7 −1 Conv3×3 40×40×256 512 8 −1 SPP 20×20×512 512 9 −1 C3_1 20×20×512 512 10 [−1, 6, 4] MSFFM 256 11 −1 C3-SC 40×40×256 256 12 9 Conv1×1 20×20×512 256 13 −1 Upsample 20×20×256 14 [−1, 6, 11] Concat 15 −1 C3-SC 40×40×768 256 16 −1 Conv1×1 40×40×256 128 17 −1 Upsample 40×40×128 18 [−1, 4, 11] Concat1 19 −1 C3-SC 80×80×512 128 20 −1 Conv3×3 80×80×128 128 21 [−1, 16] Concat 22 −1 C3-SC 40×40×256 256 23 −1 Conv3×3 40×40×256 256 24 [−1, 12] Concat 25 −1 C3-SC 20×20×512 512 26 [19, 22, 25] Detect 1)序列号10为多尺度特征融合模块，序列号11、15、19、22、25为C3-SC模块，序列号18为多尺度维度拼接模块；C3_X表示C3模块中串联的瓶颈模块为X个 1) Serial number 10 is the proposed multi-scale feature fusion module, serial number 11, 15, 19, 22, 25 are the proposed C3-SC modules, serial number 18 is the multi-scale dimension module; C3_X represents the number of bottleneck modules in series of C3 module is X
下载: 导出CSV
表 3 各个模块消融试验
Table 3 Ablation experiments for each module
网络 模型 Model 准确 率/% Precision 召回 率/% Recall F1 分数/% F1 score 精度 均值/% Mean average precision 模型大 小/Mb Model size YOLOv5s 90.82 86.50 88.61 90.61 14.4 YOLOv5s+MSFFM 92.31 86.43 89.27 91.93 15.8 YOLOv5s+C3-S 92.62 86.41 89.41 91.20 12.7 YOLOv5s+C3-SC 93.41 88.06 90.66 92.32 12.7 YOLOv5-C 93.00 88.99 90.95 93.06 14.1
下载: 导出CSV
表 4 不同网络的检测结果对比
Table 4 The detection results of different network
网络模型 Network model 骨干网络 Backbone network 准确率/% Precision 召回率/% Recall F1分数/% F1 score 精度均值/% Mean average precision 模型大小/Mb Model size 检测时间/s Test time RetinaNet ResNet-50 89.13 63.49 74.16 70.76 139.4 0.037 SSD VGG16 91.59 76.71 83.49 88.22 93.7 0.018 Efficientdet-D1 EfficientNet 93.85 63.77 75.94 72.41 25.7 0.084 YOLOv4 CSPDarknet53 90.55 87.28 88.88 90.70 244.5 0.042 YOLOv4-mobilenet MobileNetV1 85.61 80.60 83.03 85.63 51.2 0.026 YOLOV4-tiny CSPDarknet53-tiny 90.50 63.50 74.63 69.00 22.5 0.012 YOLOv5s CSPDarknet53 90.82 86.50 88.61 90.61 14.4 0.010 YOLOv5-C CSPDarknet53 93.00 88.99 90.95 93.06 14.1 0.010
下载: 导出CSV
-
[1] 曹瑞, 郝二伟, 杜正彩, 等. 广佛手化学成分、药理作用的研究进展及质量标志物的预测分析[J/OL]. [2022-02-11]. https://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1546.r.20220210.1726.076.html. [2] 张思荻, 杨海燕, 曾俊, 等. 佛手的研究进展[J]. 中华中医药杂志, 2018, 33(8): 3510-3514. [3] 翟肇裕, 曹益飞, 徐焕良, 等. 农作物病虫害识别关键技术研究综述[J]. 农业机械学报, 2021, 52(7): 1-18. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2021.07.001 [4] LI L, ZHANG S, WANG B. Plant disease detection and classification by deep learning: A review[J]. IEEE Access, 2021, 9: 56683-56698. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3069646
[5] 兰玉彬, 王天伟, 陈盛德, 等. 农业人工智能技术: 现代农业科技的翅膀[J]. 华南农业大学学报, 2020, 41(6): 1-13. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.202008045 [6] YUAN Y, FANG S, CHEN L. Crop disease image classification based on transfer learning with DCNNs[C]// Pattern Recognition and Computer Vision. Cham: Springer, 2018: 457-468.
[7] CHEN J, CHEN J, ZHANG D, et al. Using deep transfer learning for image-based plant disease identification[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2020, 173: 105393. doi: 10.1016/j.compag.2020.105393
[8] LÜ M, ZHOU G, HE M, et al. Maize leaf disease identification based on feature enhancement and dms-robust alexnet[J]. IEEE Access, 2020, 8: 57952-57966. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2982443
[9] 陆健强, 林佳翰, 黄仲强, 等. 基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别研究[J]. 华南农业大学学报, 2021, 42(3): 94-101. doi: 10.7671/j.issn.1001-411X.202008041 [10] HASSAN S M, MAJI A K. Plant disease identification using a novel convolutional neural network[J]. IEEE Access, 2022, 10: 5390-5401. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3141371
[11] ZOU Z, SHI Z, GUO Y, et al. Object detection in 20 years: A survey[EB/OL]. 2019, arXiv: 1905.05055. https://arxiv.org/abs/1905.05055.
[12] REN S, HE K, GIRSHICK R, et al. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2015, 28: 91-99.
[13] LIU W, ANGUELOV D, ERHAN D, et al. SSD: Single shot multibox detector[C]//European Conference on Computer Vision. Cham: Springer, 2016: 21-37.
[14] REDMON J, DIVVALA S, GIRSHICK R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Las Vegas: IEEE, 2016: 779-788.
[15] REDMON J, FARHADI A. YOLO9000: Better, faster, stronger[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Honolulu: IEEE, 2017: 7263-7271
[16] REDMON J, FARHADI A. Yolov3: An incremental improvement[EB/OL]. 2018, arXiv: 1804.02767. http://arxiv.org/abs/1804.02767.
[17] BOCHKOVSKIY A, WANG C, LIAO H M. Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection[EB/OL]. 2020, arXiv: 2004.10934. https://arxiv.org/abs/2004.10934.
[18] ZHOU G, ZHANG W, CHEN A, et al. Rapid detection of rice disease based on FCM-KM and faster R-CNN fusion[J]. IEEE access, 2019, 7: 143190-143206. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2943454
[19] SUN J, YANG Y, HE X, et al. Northern maize leaf blight detection under complex field environment based on deep learning[J]. IEEE Access, 2020, 8: 33679-33688. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2973658
[20] LÜ Z, JIN H, ZHEN T, et al. Small object recognition algorithm of grain pests based on SSD feature fusion[J]. IEEE Access, 2021, 9: 43202-43213. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3066510
[21] MAMDOUH N, KHATTAB A. YOLO-based deep learning framework for olive fruit fly detection and counting[J]. IEEE Access, 2021, 9: 84252-84262. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3088075
[22] 张博, 张苗辉, 陈运忠. 基于空间金字塔池化和深度卷积神经网络的作物害虫识别[J]. 农业工程学报, 2019, 35(19): 209-215. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2019.19.025 [23] 胡嘉沛, 李震, 黄河清, 等. 采用改进YOLOv4-Tiny模型的柑橘木虱识别[J]. 农业工程学报, 2021, 37(17): 197-203. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2021.17.022 [24] IANDOLA F N, HAN S, MOSKEWICZ M W, et al. SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50× fewer parameters and <0.5 MB model size[EB/OL]. 2016, arXiv: 1602.07360. https://arxiv.org/abs/1602.07360.
[25] SZEGEDY C, LIU W, JIA Y, et al. Going deeper with Convolutions[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Boston: IEEE, 2015: 1-9.
[26] LIN T, DOLLÁR P, GIRSHICK R, et al. Feature pyramid networks for object detection[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Honolulu: IEEE, 2017: 2117-2125.
[27] LIU S, QI L, QIN H, et al. Path aggregation network for instance segmentation[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. New York: IEEE, 2018: 8759-8768.
[28] WANG C, LIAO H M, WU Y, et al. CSPNet: A new backbone that can enhance learning capability of CNN[C/OL]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. IEEE Computer Society, 2020: 390-391.
[29] HE K, ZHANG X, REN S, et al. Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2015, 37(9): 1904-1916. doi: 10.1109/TPAMI.2015.2389824
[30] WOO S, PARK J, LEE J, et al. CBAM: Convolutional block attention module[C]//Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV). Cham: Springer, 2018: 3-19.
