白冰 盧闖 侯曉磊 馬世宇 楊鎮(zhèn)

摘要：蘑菇產(chǎn)業(yè)對精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)需求高，監(jiān)測蘑菇生長數(shù)據(jù)可實現(xiàn)宏觀調(diào)控蘑菇。利用點云相機(jī)獲取蘑菇子實體點云圖像，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行點云分割并計算蘑菇菌蓋生長數(shù)據(jù)，與采樣時人工測量的生長數(shù)據(jù)作對比，驗證并提出一種實時測量蘑菇菌蓋尺寸的方法，可計算獲得蘑菇最優(yōu)生長曲線并為溫室環(huán)境調(diào)控提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：蘑菇;生長數(shù)據(jù);點云;深度學(xué)習(xí);平菇

中圖分類號：S646.1+1? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? 文章編號：1674-1161（2022）03-0010-03

近年來，全球性氣候變化異常，導(dǎo)致農(nóng)作物質(zhì)量和產(chǎn)量下降。為了減少氣候變化對蘑菇產(chǎn)量帶來的影響，智能溫室正在得到越來越多地應(yīng)用，其發(fā)展得益于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟。在設(shè)施蘑菇產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，如果掌握了蘑菇的最優(yōu)生長條件，便可實現(xiàn)對其生長環(huán)境的自動控制。在此背景下，準(zhǔn)確獲得蘑菇的實時生長數(shù)據(jù)尤為重要。平菇是一種營養(yǎng)價值高、經(jīng)濟(jì)效益好的農(nóng)產(chǎn)品，對其菌蓋生長數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測，可計算獲得蘑菇最優(yōu)生長曲線并為溫室環(huán)境調(diào)控提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 設(shè)備與方法

1.1 試驗設(shè)備

使用點云相機(jī)采集生長數(shù)據(jù)，型號為RVC-X2 E10 3D;計算機(jī)CPU型號為AMD-3950X，雙路RTX 2080 Super，其雙目模式下主要參數(shù)見表1。

1.2 試驗方法

試驗前廣泛采樣，隨機(jī)選取50 個不同生長時期的平菇進(jìn)行相機(jī)測量及人工測量，標(biāo)注對比計算。首先使用點云相機(jī)采集平菇點云信息，如圖1所示，然后運(yùn)用PointCNN算法對點云圖像進(jìn)行分割。點云是一種無序的三維模型，而PointCNN屬于一種基于人工智能的深度學(xué)習(xí)算法，其基本思想是學(xué)習(xí)點云局部區(qū)域的空間特征并通過全連接層對其進(jìn)行整理。在輸入的點云中選取一系列候選點，通過多層感知機(jī)學(xué)習(xí)候選點的χ卷積變換矩陣，并使用該變換矩陣獲取與輸入順序無關(guān)的局部特征，進(jìn)而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的規(guī)則化。提取點云中的深層特征，利用跳接結(jié)構(gòu)連接淺層特征，在深層特征和淺層特征之間進(jìn)行平衡，迭代選取不一樣的權(quán)重，實現(xiàn)模型的訓(xùn)練。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

使用點云相機(jī)隨機(jī)拍攝不同平菇不同生長時期的圖像600張，以一個平菇2 min采樣200張/次為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將試驗數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集、測試集三部分，其中訓(xùn)練集360張、驗證集40張、測試集200張。通過人工標(biāo)注，劃分出訓(xùn)練集及驗證集中點云圖像屬于平菇及不屬于平菇的空間點。

2.2 試驗過程與結(jié)果

將準(zhǔn)備樣本中的訓(xùn)練集及驗證集輸入算法中進(jìn)行訓(xùn)練。由于點云數(shù)據(jù)量較大，訓(xùn)練時需簡化點云。采用最遠(yuǎn)點采樣法對點云進(jìn)行優(yōu)化，采樣個數(shù)為2 048 個，并盡可能覆蓋空間中的所有點，其中，batch size為8，初始學(xué)習(xí)率為0.005，學(xué)習(xí)率衰減系數(shù)為0.9，每20 000步學(xué)習(xí)率進(jìn)行一次衰減，最小學(xué)習(xí)率為

0.000 01。訓(xùn)練中采用Adam優(yōu)化器，得到最終訓(xùn)練損失迭代結(jié)果（如圖2所示），其中，train loss為訓(xùn)練集損失，val loss為驗證集損失，smooth為平滑處理。

由圖2可得最終訓(xùn)練結(jié)果為：訓(xùn)練集損失0.009 7，驗證集損失0.018 2，準(zhǔn)確率為97.8%。損失及準(zhǔn)確率表明訓(xùn)練完成且已擬合到最優(yōu)，故而結(jié)束訓(xùn)練階段，進(jìn)行下一步測試。

2.3 試驗驗證

使用訓(xùn)練后的算法對測試集中的200 張圖片進(jìn)行驗證，其中，采樣速度為1.42 ms/張，運(yùn)算速度為0.3 s/張。采樣時間與計算時間較低，可以保證實時監(jiān)測平菇生長的需求。經(jīng)試驗算法可以很好地識別不同生長時期的平菇以及重疊度比較高的平菇，且平菇表面的采樣保留信息比較完全，測試效果如圖3所示。

通過計算點云質(zhì)心，追蹤不同時期圖像，得到一個平菇的菌蓋分離圖，見圖4。根據(jù)200張測試集圖片，可計算出蘑菇生長曲線，如圖5所示。

經(jīng)過與采樣時人工測量數(shù)據(jù)對比，試驗結(jié)果與測量結(jié)果吻合度超過99%且符合正常生產(chǎn)情況，這說明此法在平菇生長數(shù)據(jù)測量中擁有良好的實時性、魯棒性和準(zhǔn)確性。

3 結(jié)論與討論

提出一種基于人工智能深度學(xué)習(xí)的實時監(jiān)測平菇生長數(shù)據(jù)方法，可自動分割出點云數(shù)據(jù)中交疊的菌蓋并計算菌蓋的生長數(shù)據(jù)。試驗結(jié)果表明，此法在平菇生長數(shù)據(jù)測量中擁有良好的實時性、魯棒性和準(zhǔn)確性。

利用平菇菌蓋生長數(shù)據(jù)，結(jié)合溫度、濕度、空氣含量、光照強(qiáng)度等生長環(huán)境數(shù)據(jù)，可進(jìn)一步回歸擬合出平菇最優(yōu)生長參數(shù)曲線。利用這一生長曲線可進(jìn)行蘑菇生長因素試驗及環(huán)境調(diào)控，進(jìn)而提高作物產(chǎn)量及收益，實現(xiàn)最優(yōu)控制。菌蓋生長數(shù)據(jù)可為蘑菇科學(xué)種植提供科學(xué)依據(jù)，填補(bǔ)智能溫室蘑菇栽培的數(shù)據(jù)空白，并作為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的重要指標(biāo)，為蘑菇產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。

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Study on Measurement of Oyster Mushroom Cap Growth

Data Based on Deep Learning

BAI Bing1， LU Chuang1*， HOU Xiaolei1， MA Shiyu2， YANG Zhen2

（ Liaoning Academy of Agricultural Sciences， Shenyang 110161， China; Huludao Nonghan Daxuanyu Edible Fungus Wild Domestication and Breeding Co.， Ltd/Key Laboratory of Edible Fungus Straw Cultivation and Resource Utilization in Liaoning Province， Huludao Liaoning 125100， China）

Abstract： Mushroom industry has a high demand for precision agriculture， and monitoring mushroom growth data can achieve macro control of mushrooms. Point cloud image of mushroom fruiting body was obtained by point cloud camera， and point cloud segmentation was performed by deep learning convolutional neural network and mushroom cap growth data were calculated. Compared with the growth data measured manually during sampling， a real time measurement method of mushroom cap size was verified and put forward， which can calculate the optimal growth curve of mushroom and provide basic data for greenhouse environmental regulation.

Key words： muchroom; growth data; point cloud; deep learning; oyster mushroom