作者：戴喆

说起图像识别，大家或多或少应该都有些耳闻，这是人工智能的一个重要领域，它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。人脸识别和车牌识别应该听过吧？目前此技术在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域都具有重要的应用价值。

看完这些，是不是觉得图像识别是个很高大上的技术？觉得有点高不可攀？其实它也不是这么不可接近。我们用一个简单的例子讲一下它的原理。

考虑农业上常见的棉花生长问题：根据形态特征和生理特性，棉花的生长过程可以分为：播种期、出苗期、三叶期、五叶期、现蕾期、开花期、裂铃期、吐絮期、停止生长期（这些时期真的是太多太复杂了……）。使用人工区分的话非常耗时耗力，如果能实现生长周期的自动识别，就能有助于自动化灌溉、施肥等。

（不同时期的棉花图像）

我们使用Faster-RCNN算法对棉花图像进行检测，它是在RCNN和Fast-RCNN算法的基础上发展而来的：RCNN将CNN（卷积神经网络）引入目标检测领域，大大提高了目标检测效果，改变了目标检测领域的主要研究思路。Fast-RCNN是在RCNN基础上改进得到的网络结构，RCNN对每一个候选区域都要做一个卷积运算，而Fast-RCNN则提出在特征映射（feature map）上进行选择性搜索来生成候选区域，这样就可以共享计算，加快计算速度，而且能将所有的特征都暂存于显存中，不占用额外的磁盘空间。Faster-RCNN在Fast-RCNN的基础上引入一个RPN（Region Proposal Network），解决了Fast-RCNN中生成候选区域时只能利用CPU的问题，如下图。

上面的解释有点晦涩难懂，没关系不用纠结，一句话来说，就是Faster-RCNN具有更高的精度和更快的速度。

我们要做的就是用这个方法来识别棉花周期！具体算法可以写成如下步骤（此处无详解……有兴趣的同学可以查阅相关资料）：

STEP1. 对整张图片输进CNN，得到feature map；

STEP2. 卷积特征输入到RPN，得到候选框的特征信息；

STEP3. 对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类；

STEP4. 对于属于某一特征的候选框，用回归器进一步调整其位置。

首先人工标注一批棉花不同时期的图像，然后使用算法对其进行自动识别，根据准确率来判断图像识别能否用于精准农业。下面是部分周期的检测结果示意图。

出苗期的检测：

三叶期的检测：

开花期的检测：

根据模型的预测结果来看，若图像本身的拍摄质量较好，模型能够给出准确的预测结果。另外，若某些特征标注时框出的区域极小，需要进一步优化算法，提高小目标的准确率，进而提升整个模型的检测效果。总而言之，若要进一步提升棉花生长周期预测的效果，既从原始图片入手，提高图片拍摄质量，又要注重提升算法的不完善之处（如小目标检测）。