DB50T 1448-2023 茶园病虫害图像智能识别指南

摘要：本文件规定了茶园病虫害图像智能识别的基本原则、技术要求、数据采集与处理方法及应用流程。本文件适用于茶园病虫害的智能监测、预警及防控管理。
Title：Guidelines for Intelligent Image Recognition of Tea Garden Pests and Diseases
中国标准分类号：B61
国际标准分类号：65.020

DB50/T 1448-2023《茶园病虫害图像智能识别指南》是重庆市发布的关于利用人工智能技术对茶园病虫害进行图像识别的标准。该标准为茶园病虫害的智能化管理提供了科学依据和技术支持，有助于提高茶园病虫害监测效率和精准度。

以下是一些关键条款的详细解读：

1. **术语与定义**：标准中明确了“病虫害”、“图像智能识别”等专业术语的具体含义。例如，“图像智能识别”是指通过计算机视觉技术和机器学习算法自动检测、分类和定位茶园中病虫害的过程。准确理解这些术语对于正确应用标准至关重要。

2. **数据采集要求**：标准规定了图像采集设备的选择、拍摄环境的要求以及样本数量的最低标准。例如，要求使用分辨率不低于1280x720像素的相机，在自然光条件下拍摄病虫害样本，并确保每种病虫害类型至少收集50张不同角度的照片。这保证了训练模型的数据质量和多样性。

3. **图像预处理方法**：包括图像增强、去噪、裁剪等步骤。标准建议采用高斯滤波器去除噪声，使用直方图均衡化改善对比度，并根据实际需要调整图像大小以适应后续分析需求。这些预处理措施可以有效提升识别系统的性能。

4. **模型构建流程**：介绍了基于深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建识别模型的基本步骤。强调了选择合适的网络架构（如ResNet、YOLO）、合理划分训练集与验证集比例（通常为8:2），并采用交叉熵损失函数优化模型参数的重要性。此外，还推荐定期更新模型参数来适应新的病虫害种类。

5. **评估指标体系**：定义了准确率、召回率、F1值等多个评价指标。其中，准确率衡量预测结果正确的比例；召回率反映能够正确识别出目标对象的比例；而F1值则是两者平衡后的综合考量。标准指出，当F1值达到0.8以上时可认为模型具备良好的实用性。

6. **实施建议**：鼓励将本标准应用于实际生产实践中，比如建立区域性病虫害数据库，开展技术人员培训项目等。同时提醒使用者注意保护知识产权，避免未经授权复制或传播相关软件及硬件设施。

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