基于英特爾開發套件的實時AI圖像處理技術的茶葉病害監測物聯網系統 | 開發者實戰

01

項目背景

隨著茶葉產業的快速發展，茶葉的品質和安全性日益受到人們的關注。茶葉植株在生長過程中容易受到各種病蟲害的侵害，這不僅會影響茶葉的產量，還會嚴重影響茶葉的品質。傳統的茶葉病蟲害診斷主要依賴于農民的經驗判斷，這種方法不僅效率低，而且準確性差。隨著人工智能和圖像識別技術的迅速發展，開發一種快速、準確的茶葉病蟲害診斷方法成為了當務之急。

02

項目解決的主要問題

本項目開發了一種基于英特爾開發套件 - AIxBoard的計算機視覺和深度學習技術的茶葉病蟲害監測物聯網系統。系統預裝了英特爾OpenVINO工具套件，通過連接攝像頭實時捕捉茶葉葉片的圖像，并利用預先訓練好的深度學習模型對圖像進行分析，實現對茶葉病蟲害的自動識別和分類。

系統還包括一個前端展示界面，能夠實時顯示視頻流、預測結果和相關參數，為用戶提供直觀的操作和監測體驗。本系統可以作為邊緣計算引擎，為病蟲害監測提供強大支持。通過這個系統，不僅可以提高茶葉病蟲害診斷的效率和準確性，還能為茶葉種植者提供科學的決策依據，從而提高茶葉的產量和品質，促進茶葉產業的可持續發展。本項目開源代碼庫：

Htreys/Tea_AIoT-System (github.com)

03

功能描述

1. 算法描述

本項目采用基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）模型進行茶葉病蟲害的識別和分類。首先，通過攝像頭實時捕捉茶葉葉片的圖像，并將圖像進行預處理，包括縮放、裁剪和歸一化等操作，以滿足模型輸入的要求。接著，將預處理后的圖像輸入到預先訓練好的CNN模型中，模型通過多層卷積、池化和全連接層對圖像特征進行提取和學習，最后通過Softmax層輸出每個類別的概率分布，從而實現對茶葉病蟲害的自動識別和分類。為了提高模型的識別準確性，我在訓練階段采用了大量標注好的茶葉病蟲害圖像數據進行監督學習，并通過數據增強、模型正則化等技術防止過擬合，確保模型具有良好的泛化能力。

數據集：

https://data.mendeley.com/datasets/j32xdt2ff5/2

2. 工程展示頁面功能描述

工程展示界面是一個基于Vue.js框架開發的前端應用，主要包括以下功能：

1

實時視頻流展示：

界面中嵌入了一個視頻播放器，能夠實時顯示從攝像頭捕捉到的茶葉葉片圖像，為用戶提供直觀的監測體驗。

2

預測結果展示：

在視頻流的下方，展示了深度學習模型對當前幀圖像的預測結果，包括病蟲害的類別和相應的置信度，幫助用戶快速了解茶葉的健康狀況。

3

參數展示：

在界面的右側，展示了一些相關的參數和設置選項，如攝像頭的分辨率、幀率等，用戶可以根據需要進行調整。

4

歷史記錄：

界面還提供了一個歷史記錄功能，用戶可以查看過去一段時間內的監測結果和相關參數，方便進行數據分析和回溯。

5

報警與通知：

當系統檢測到嚴重的病蟲害時，會通過界面彈窗或發送郵件等方式及時通知用戶，幫助用戶采取相應的防治措施。通過這個展示界面，用戶可以實時監控茶葉的健康狀況，快速識別和處理病蟲害問題，提高茶葉的產量和品質。

3. OpenVINO開發工具功能描述

在本項目中，英特爾的OpenVINO工具套件提供了顯著的賦能和助力，極大地增強了項目的性能和效率。以下是OpenVINO在項目中的關鍵貢獻：

1

優化的深度學習模型性能：

OpenVINO工具套件專為加速深度學習推理而設計，使得在英特爾開發套件AIxBoard上運行的深度學習模型得到了顯著的性能提升。這意味著更快的圖像處理和病蟲害識別速度，對于本項目實現實時監測來說至關重要。

2

模型優化和轉換：

本項目利用了OpenVINO提供了強大的模型優化工具，把訓練好的深度學習模型轉換為優化的格式，以適應邊緣計算的需求。實現了減少模型的大小，同時保持高精度，從而使模型更適合在資源受限的環境中運行，也提高了效率。

3

提高資源利用率：

OpenVINO通過優化計算任務的分配，充分利用AIxBoard的處理能力，提高了整體的資源利用率。這包括對CPU和GPU的高效使用，確保了系統的高性能運行。

4

實時數據處理和分析：

利用OpenVINO的高效推理能力，項目能夠實現對捕獲的茶葉圖像的實時處理和分析，及時檢測并報告病蟲害情況。

5

提升系統的可靠性和穩定性：

OpenVINO的高效和優化的運算不僅提高了性能，也增強了系統的可靠性和穩定性，這對于長時間運行的監測系統來說至關重要。

04

開發選型

本系統采用了英特爾開發者套件 - AIxBoard愛克斯板，搭載11代英特爾賽揚處理器N5105 2.0-2.9GHz (Jasper Lake)其芯片組帶了一顆GPU（iGPU），借助OpenVINO工具，能實現CPU+iGPU異構計算推理，為高效識別茶葉病害提供了有力的硬件保障。

系統支持：Ubuntu20.04 LTS

05

英特爾開發套件

AIxBoard對本項目的支持

1

高效的處理能力：

AIxBoard搭載的高性能處理器為本項目采用的深度學習模型的實時運算提供了強大的計算支持。這確保了圖像處理和病蟲害識別的高效率和準確性。

2

穩定的長期運行:

AIxBoard的低功耗設計使得系統能夠在田間環境中長時間穩定運行，提高了監測的連續性和可靠性。

3

靈活的網絡連接：

AIxBoard提供的多種網絡連接選項，包括Wi-Fi和藍牙，為數據的遠程傳輸和實時監控提供了便利。

4

易于集成和擴展：

AIxBoard的設計易于與其他傳感器和設備集成，為項目的未來擴展提供了可能性。

5

支持先進的AI功能：

AIxBoard支持的AI和機器學習功能為項目的核心部分——智能病蟲害識別提供了技術保障。

06

技術細節

1. 技術棧描述：

1

深度學習框架: TensorFlow和Keras

用于構建和訓練深度學習模型，進行茶葉病蟲害的分類識別。

2

編程語言: Python

用于編寫深度學習模型、數據預處理、模型訓練和結果預測的腳本。

3

前端框架: Vue.js

用于構建用戶界面，展示實時監測的視頻流和模型的預測結果。

4

后端框架: Flask

用于搭建服務端，處理前端發送的來的視頻數據幀，并調用深度學習模型進行預測，并將結果返回給前端。

5

數據庫: SQLite（或其他輕量級數據庫）

用于存儲歷史監測數據，為用戶提供數據分析的基礎。

6

消息傳遞協議: MQTT

用于實現設備間的通信，將監測數據發送到服務器，也可用于實現報警機制。

2. 技術設計

1

深度學習模型設計：

使用卷積神經網絡（CNN）進行圖像分類。

采用數據增強技術來增加訓練數據的多樣性，提高模型的泛化能力。

使用遷移學習，基于預訓練的大型網絡（如ResNet或VGG）進行微調，提高訓練效率和模型性能。

英特爾提供的開發板性能，可以加速深度學習模型的處理速度，提高系統的響應效率。

2

數據預處理：

對采集到的茶葉圖像進行裁剪、縮放和歸一化等預處理操作，使其符合模型輸入的要求。

3

實時檢測與預測：

利用攝像頭實時捕捉茶葉圖像，并將圖像發送到服務器。

服務器接收圖像數據，調用深度學習模型進行預測，并將結果返回給前端展示。

4

前端展示：

使用Vue.js構建單頁面應用（SPA），實時展示視頻流和預測結果。

提供用戶友好的界面，展示實時監測的視頻流、模型的預測結果以及相關參數設置。

5

后端服務：

使用Flask搭建后端服務器，處理前端的請求，調用深度學習模型進行預測，并管理數據庫。

提供RESTful API，供前端調用。

6

數據庫設計：

存儲歷史監測數據，包括圖像、預測結果和時間戳等信息。

提供數據查詢接口，供用戶進行數據分析。

7

通信與報警：

使用MQTT協議實現設備間的通信。

當檢測到嚴重的病蟲害時，通過MQTT協議發送報警消息，及時通知用戶。通過這套技術棧和技術設計，項目實現了茶葉病蟲害的實時監測和分類識別，提供了直觀的前端展示界面，并具備數據存儲和分析的能力，為用戶提供了一個全面、高效、易用的病蟲害監測解決方案。

3. 項目架構圖

07

創新點

1

模型通用性：

本項目開發的深度學習模型不僅僅局限于茶葉病蟲害的識別，其強大的特征提取能力使其具有較高的通用性。通過重新訓練或微調，該模型可以輕松適應其他植物、果實的病蟲害識別，甚至可以用于判斷果實的成熟度，拓寬了模型的應用范圍。

2

實時監測與快速響應：

借助于攝像頭和深度學習模型的結合，本項目實現了對茶葉病蟲害的實時監測，并能在檢測到病蟲害時立即進行分類和通知，大大減少了人工檢測的時間和精力，提高了病蟲害處理的效率。

3

易于推廣的解決方案：

本項目提供了一個完整的病蟲害監測解決方案，包括數據采集、模型訓練和結果展示等環節。這套方案可以作為一個模板，根據不同植物和應用場景的需要進行定制和優化，快速推廣到其他領域。

4

前端可視化展示：

通過構建前端可視化界面，用戶可以直觀地看到實時監測的視頻流、模型的預測結果以及相關參數設置，提升了用戶體驗，同時也使得系統的操作更加直觀和便捷。

5

數據的積累與分析：

系統不僅僅提供實時監測的功能，還能夠記錄歷史數據，為用戶提供數據分析的基礎。通過對歷史數據的分析，用戶可以更好地了解病蟲害的發生規律，為制定科學的防治措施提供依據。

6

靈活的報警機制：

系統提供了靈活的報警機制，當檢測到嚴重的病蟲害時，系統可以通過多種方式及時通知用戶，幫助用戶迅速采取措施，減少病蟲害帶來的損失。通過這些創新點，本項目不僅提高了病蟲害監測的效率和準確性，還具有良好的推廣前景和應用價值，有望在智慧農業、園藝等領域發揮重要作用。

08

效果展示及描述

展示頁面效果圖：

1

實時視頻流展示區域：

視頻播放器的位置顯著，用戶能夠輕松查看實時圖像。

視頻可以提供非常直觀的用戶體驗。

2

預測結果區域：

“bird eye spot”旁邊的百分比數值（78.766%）清晰展示了模型對于當前圖像的預測結果和置信度，對于用戶了解茶葉病害情況很有幫助。

3

參數展示區域：

提供了調整攝像頭設置的滑塊（如分辨率和幀率），這讓用戶可以根據需要調整，非常貼心。

顯示計時器，可能是表示從監測開始到當前的時間，這樣的實時數據對于監控來說非常有用。

4

病害識別指標條：

以條形圖的形式展示各種病害的發生次數，用戶可以一目了然地看出哪種病害的發生的可能性最高，并及時做出決策來杜絕病害。

5

整體風格和布局：

界面風格統一，藍黑色基調符合工業和技術應用的通常設計。

布局合理，各功能區的分布均衡，遵循了“F”形閱讀規律。

6

界面風格：

確保了界面的響應性，以便在不同尺寸的屏幕和設備上都有良好的顯示效果。

考慮用戶操作的流程，確保從用戶角度出發，簡化操作步驟，提升用戶體驗。

作者：浙江大學 劉兆隆

文章指導：羅雯，李翊瑋

審核編輯：劉清