聚焦卷积神经网络（CNN）、人工神经网络（ANN）与图像分析

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聚焦卷积神经网络（CNN）、人工神经网络（ANN）与图像分析

聚焦卷积神经网络、人工神经网络、图像分析---AI在植物科学中的进步

简介

本文参考研究AI-powered revolution in plant sciences: advancements, applications, and challenges for sustainable agriculture and food security（）续上篇大数据分析、区块链技术和3D打印的内容来继续讲述AI在精准农学中的发展，聚焦深度学习特别是CNN、ANN，专家系统与模糊逻辑，图像分析等内容，旨在强调AI在促进我们对植物生命的理解和优化农业实践以实现更可持续和粮食安全的未来方面的重要作用。

机器学习技术

植物科学中的机器学习是一个快速发展的领域，它使用人工智能技术来分析和解释与植物相关的复杂生物数据。通过将机器学习算法应用于大型数据集，研究人员可以发现做出预测的模式，并深入了解植物生物学的各个方面，包括植物生长、发育、抗病性和作物产量优化 。机器学习和植物科学的这种整合有可能彻底改变农业并有助于可持续粮食生产。

机器学习在植物科学中的主要应用之一是植物表型。表型分析涉及测量和分析植物的可观察性状和特征，如叶面积、高度、生物量和光合效率。传统上，表型分析是一个劳动密集型和耗时的过程 。然而，随着机器学习技术的出现，现在可以自动化和简化这个过程。

机器学习算法可以在植物图像的大型数据集或从各种来源（如无人机、卫星和现场传感器）收集的传感器数据上进行训练。从这些数据源中，这些算法能够识别模式并提取有价值的信息。例如，卷积神经网络 （CNN） 是一种深度学习算法，已成功用于根据树叶图像对不同的植物物种进行分类。通过分析数千个具有已知物种标签的叶子图像，CNN 可以学习识别区分一个物种与另一个物种的关键特征，下面是一篇相关研究（）。

卷积神经网络（CNN）在杂草与害虫识别中的创新应用

在农业生产中，识别田间杂草与害虫是确保作物健康与产量的关键环节。传统的识别方法依赖人工经验，不仅费时费力，而且主观性强。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）的引入，极大地提升了识别的效率与准确率。

在一项研究中，研究者构建了一个基于 CNN 的智能系统，用于识别与作物共生或竞争的杂草，并进一步推荐相应的除草剂。系统结合了图像处理技术中的 K-means 聚类，用于图像特征提取，再利用 CNN（如 ResNet152V2 预训练模型）进行图像分类与物种识别。ResNet152V2 拥有跳跃连接（skip connections）和恒等映射层，这些设计有助于防止深层神经网络中出现梯度消失问题，使模型能更有效地学习复杂图像特征。

此外，该系统不仅应用于杂草识别，还扩展至农作物害虫的分类识别中。研究者基于来自不同地理区域的昆虫图像数据集（如 Kaggle Pests 数据集），使用 ResNet152V2 模型进行训练，结合全局平均池化（Global Average Pooling）、Dropout 层等技术，实现了对九类常见害虫的精准识别。该模型在图像识别的基础上，还集成了杀虫剂推荐功能，为农户提供从识别到防治的一站式解决方案。

导入了朴素贝叶斯、Logistic 回归、SVM、决策树分类器、Bagging 分类器、随机森林分类器、AdaBoost 分类器、梯度提升分类器、XGBoost 分类器、LGBM 分类器和 KNN 等模型，以评估最优算法（#b20）

导入了朴素贝叶斯、Logistic 回归、SVM、决策树分类器、Bagging 分类器、随机森林分类器、AdaBoost 分类器、梯度提升分类器、XGBoost 分类器、LGBM 分类器和 KNN 等模型，以评估最优算法（#b20）

相比传统 CNN 模型，该研究展示了通过预训练模型微调（fine-tuning）+特征自动提取的方式，如何有效提升模型准确性与泛化能力。实验证明，该系统在害虫分类任务中的准确率可达 91.5%，远高于其他传统分类器。

开发的CNN 模型包含五个卷积层和三个最大池化层、一个扁平层、一个全连接层和一个 softmax 输出层，用于对昆虫图像进行分类。（）

开发的CNN 模型包含五个卷积层和三个最大池化层、一个扁平层、一个全连接层和一个 softmax 输出层，用于对昆虫图像进行分类。（）

机器学习可以帮助优化作物管理实践。算法可以通过分析包括土壤特性、天气条件和作物性能信息的大型数据集来确定最佳种植日期、灌溉计划和肥料施用量。

机器学习技术也被应用于植物基因组学和转录组学。基因组数据为了解植物性状的遗传基础和对环境刺激的反应提供了有价值的见解。机器学习算法可以分析基因组数据，以识别与特定性状相关的基因并预测基因功能。同样，机器学习可以分析捕获不同情况下基因表达模式的转录组数据，以了解植物如何应对各种胁迫和处理，下面是相关研究（）。

用于纳米引物种子诊断的人工智能和机器学习技术

在现代农业中，种子的发芽率和出苗一致性直接关系到作物的产量与稳定性，因此种子活力的准确评估显得尤为关键。过去，种子的发芽评分主要依赖人工观察，这不仅效率低，而且容易受到主观判断的影响，限制了其在大规模生产中的应用。为了解决这一问题，研究者逐渐将人工智能（AI）和机器学习（ML）技术引入到种子诊断与表型分析中，开发出一系列智能系统，如 Germinator、phenoSeeder 和 MultiSense 等工具，用于在纳米引发处理后自动分析种子的活力与发芽特征。具体而言，AI 与 ML 技术可结合红外光谱（FT-NIR）和 X 射线图像数据，分析种子在化学引发处理后的热量、水分含量等变化，从而判断其生理状态，预测发芽潜力与产量表现。研究显示，这些技术不仅能有效打破种子休眠，还可显著提升种子的活力与育苗质量。

一项针对泰国水稻的研究开发了基于人工神经网络的自动发芽检测系统，利用图像分析自动测定种子的发芽状态，避免了传统评估方法中的人工误差。在大豆种子研究中，使用 FT-NIR 光谱与 X 射线成像数据训练的机器学习模型实现了约 85% 的发芽预测准确率，而基于图像特征的分类模型则可将大豆种子和幼苗以 94% 的准确率分类至不同的活力等级。这些系统通常采用卷积神经网络（CNN）或其他深度神经网络架构，在不需要人工干预的前提下识别种子的颜色、形状、纹理和大小，并根据发芽状态进行分类与评估。

研究还发现，通过结合交互式用户界面与自动图像分析功能，可以极大地提升种子筛选与育种效率，帮助育种家和农民在播种前做出更科学的决策。随着农业企业数据量的日益增长，AI 与 ML 技术已成为支持种子检测、施肥管理和精准育种等农业活动不可或缺的工具。这些基于数据驱动的智能系统不仅提高了种子质量评估的速度和准确性，也为农业的数字化与智能化发展提供了强有力的支撑。

（A）人工智能和机器学习可能有助于红外光谱和 X 射线图像数据的挖掘和管理。AI 和 ML 可以通过优化基于化学分析的种子引发技术进一步补充热量和水分含量，从而帮助打破种子休眠。（B）纳米引发后，AI 和 ML 工具可用于预测纳米引发种子的种子发芽、活力和产量。（.3390/cells10092428）

（A）人工智能和机器学习可能有助于红外光谱和 X 射线图像数据的挖掘和管理。AI 和 ML 可以通过优化基于化学分析的种子引发技术进一步补充热量和水分含量，从而帮助打破种子休眠。（B）纳米引发后，AI 和 ML 工具可用于预测纳米引发种子的种子发芽、活力和产量。（.3390/cells10092428）

监督式学习算法

监督学习算法在植物科学中被广泛使用，以基于标记的训练数据构建预测模型。这些算法从输入-产出对中学习，可用于植物病害诊断、产量预测和作物分类等任务。植物科学中常用的监督学习算法包括：

SVM：SVM是一种强大的算法，可用于分类和回归任务。

随机森林：随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树来做出预测。每棵树都使用训练数据和特征的随机子集进行训练，以减少过度拟合并提高泛化。

梯度提升：梯度提升是另一种集成学习技术，它结合了多个弱学习器（通常是决策树）来构建强大的预测模型。它已成功用于植物科学中，用于预测作物产量、诊断疾病和预测性状等任务。

无监督学习算法

无监督学习算法用于发现未标记数据中的模式和结构，而无需使用预定义的输出。这些算法在植物科学中特别有用，可用于对相似植物进行聚类、识别基因表达数据中的隐藏模式以及发现新的植物性状等任务。植物科学中使用的一些常见的无监督学习算法包括：

K-means 聚类：K-means聚类是一种常用算法，用于将数据划分为指定数量的聚类。目的是最小化每个集群内数据点之间的距离，同时最大化不同集群之间的距离。K-means 聚类在植物科学中用于植物表型、基因型聚类和性状识别等任务。

PCA：PCA 是一种降维技术，它将高维数据转换为低维空间，同时保留最重要的信息。PCA 已广泛用于植物科学中，用于基因表达分析、性状可视化和性状选择等任务。

自组织映射 （SOM）：SOM 是一种人工神经网络 （ANN），它学习将高维输入数据映射到节点或神经元的低维网络网格上。SOM 在植物科学中用于基因表达分析、表型定位和基因型-表型关联研究等任务。

专家系统与模糊逻辑（Expert Systems & Fuzzy Logic）

专家系统和模糊逻辑是人工智能领域的两个重要概念，并已应用于包括植物科学在内的各个领域。 这些技术用于改进决策过程，提高植物生长和生产力，并优化农业实践中的资源管理。

专家系统是一种基于计算机的系统，它模仿了某个领域的人类专家的决策能力。它由一个存储特定领域信息的数据库和一个推理引擎组成，该引擎使用逻辑规则根据可用信息进行推理和决策 。在植物科学的背景下，可以开发专家系统来协助诊断植物病害、推荐合适的肥料和杀虫剂以及为作物管理实践提供指导等任务。

另一方面，模糊逻辑是一个数学框架，用于处理决策过程的不确定性和不精确性。与处理确定值（真或假）的传统二进制逻辑相比，模糊逻辑允许 0 到 1 之间的真度。这种灵活性使模糊逻辑能够更有效地处理复杂和模糊的情况。在植物科学中，模糊逻辑已应用于作物预测、产量预测、灌溉调度和害虫管理等各个领域。将专家系统和模糊逻辑整合到植物科学中可以带来更智能、更高效的农业实践。

人工神经网络和遗传算法

ANN 是一种计算模型，其灵感来自人脑中生物神经网络的结构和功能。它们由称为人工神经元或单元的互连节点组成，这些节点通过加权连接处理和传输信息。另一方面，遗传算法 （GAs） 是基于自然选择和遗传学原理的搜索算法。他们模仿进化过程来寻找复杂问题的最佳解决方案。

人工神经网络已成功应用于各种植物科学任务。例如，在植物分类中，可以在大型植物图像数据集上训练人工神经网络，以准确识别不同的物种或栽培品种（）。

研究提出了Plant-CNN-ViT的集成模型，用于植物叶子分类。所提出的模型结合了四个预训练模型的功能，即 Vision Transformer、 ResNet-50 、 DenseNet-201 和 Xception。（）

研究提出了Plant-CNN-ViT的集成模型，用于植物叶子分类。所提出的模型结合了四个预训练模型的功能，即 Vision Transformer、 ResNet-50 、 DenseNet-201 和 Xception。（）

通过学习叶形、颜色、纹理和脉络模式等多种特征，人工神经网络可以高精度地对植物进行分类。它对生物多样性保护、生态研究和农业有影响。在疾病诊断中，人工神经网络在根据症状和视觉信号识别植物病害方面显示出有希望的结果。这允许早期发现和快速干预，防止疾病传播并最大限度地减少作物损失。

GAs也被应用于植物科学，特别是优化问题。例如，GA已被用于优化灌溉计划，目的是确定最佳浇水速率和时间，以最大限度地提高作物产量并最大限度地减少耗水量。通过将不同的灌溉策略表示为候选解决方案，并根据预定义的标准（例如产量、用水效率等）评估其适用性，GA 可以在较大的解决方案空间中搜索近乎最优的解决方案。同样，GA也被用于优化作物管理，包括确定最佳植物密度、肥料施用量和病虫害防治策略。

GA用于优化灌溉计划，研究提出了一种针对大型灌溉网络的配水网络优化设计（.37349/eff.2024.00045）

GA用于优化灌溉计划，研究提出了一种针对大型灌溉网络的配水网络优化设计（.37349/eff.2024.00045）

图像捕获和分析

物体图像捕获是指获得植物或植物部分的高质量图像以进行进一步分析的过程。在植物科学的背景下，这通常涉及使用各种成像技术（如数码相机、高光谱成像或3D扫描仪）捕获叶子、花朵、果实或整个植物的图像。目标是获得详细的视觉信息，这些信息可用于提取植物的相关和有意义的特征和特征。

例如，计算机视觉算法可以根据图像自动识别、识别和跟踪植物，从而能够开发可以在大规模田间试验中捕获植物图像的自主机器人系统。这些系统可以配备安装在无人机或地面平台上的相机，以从不同的角度和角度捕获图像。

捕获图像后，使用 AI 技术对其进行分析并从中提取有价值的信息。植物科学中的图像分析包括各种任务，如分割、特征提取、分类和量化。

在植物科学中的应用包括：

植物表型分析：基于人工智能的图像分析通过从大规模图像数据集中自动提取和量化各种植物性状，实现高效的表型分析。

病害检测：植物病害的早期发现对于农业病害的有效管理至关重要。

产量预测和作物管理：通过分析植物整个生长阶段的图像，人工智能模型可以根据植物密度、树冠覆盖率和果实数量等因素估计作物产量。

基于深度学习技术的植物胁迫图像分类研究

一项研究（.1371/journal.pone.0196615）开发了一种全新的自动化、高通量植物表型系统，结合了简单但强大的硬件平台与基于机器学习的软件分析流程，显著提升了植物图像捕获与分析的效率与稳定性。与传统高通量表型系统需将植物移动至成像区域不同，该系统采用“传感器移动、植物不动”的设计理念，利用搭载视觉传感器与环境监测器的执行器，在无需搬动植物的情况下实时获取高质量图像，从而有效减少因环境扰动带来的植物应激反应。

在软件方面，该系统建立了一个自动化图像处理管道，包括图像预处理、植物分割与生长参数分析等步骤。其中，图像分割采用基于超像素颜色特征的随机森林算法，能够更精准地区分植物与背景，并增强模型在噪声环境下的鲁棒性。该方法不仅实现了植物图像的高效采集与标注，还支持对植物生长趋势进行可视化展示，使用户能够追踪个体或群体植物随时间的表型变化。相较于早期系统，该研究提出的方案在避免植物应激、提高数据一致性和分析精度方面具有显著优势，为植物科学研究提供了一个高度集成、自动化的数据采集与分析平台，极大地推动了图像驱动的植物生长监测与表型研究的发展。

ground-truth 图像创建用户界面

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Gupta DK, Pagani A, Zamboni P, Singh AK. AI-powered revolution in plant sciences: advancements, applications, and challenges for sustainable agriculture and food security. Explor Foods Foodomics. 2024;2:443–59. .37349/eff.2024.00045

Shelar, A., Singh, A. V., Maharjan, R. S., Laux, P., Luch, A., Gemmati, D., Tisato, V., Singh, S. P., Santilli, M. F., Shelar, A., Chaskar, M., & Patil, R. (2021). Sustainable Agriculture through Multidisciplinary Seed Nanopriming: Prospects of Opportunities and Challenges. Cells, 10(9), 2428. .3390/cells10092428

Lee, C. P., Lim, K. M., Song, Y. X., & Alqahtani, A. (2023). Plant-CNN-ViT: Plant Classification with Ensemble of Convolutional Neural Networks and Vision Transformer. Plants, 12(14), 2642. .3390/plants12142642

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除系统卷积神经网络图像分析模型数据

本文标签： 聚焦卷积神经网络（CNN）人工神经网络（ANN）与图像分析