在传统的农林业管理中，病虫害的监管和治理往往依赖于经验丰富的师傅。他们根据树木的不同季节和不同时段，进行针对性的分析和治疗。然而，这种传统的工作模式存在诸多局限性，如无法实现24小时不间断工作，且随着种植规模的扩大，一些出现病害的树木难以被及时发现和有效治理。随着人工智能（AI）技术的不断发展，整合无人机和AI智能化模型成为了现代农林业中病虫害监管治理的新趋势。
无人机与AI智能化模型的结合
无人机具备快速机动性和无人自动路径规划算法，能够批量高质量地采集数据，构建数据集。这些数据集交由专业的领域专家进行标注，开发构建智能化病害检测识别模型。无人机搭载的摄像头可以实时采集和传送图像到模型侧，模型智能化检测计算之后产生结果，发送至中心端，自动制定相应的治理药物，并交由专门的喷药无人机实现精准定点施药。
数据采集与模型构建
无人机在农林业场景中的应用，首先体现在数据采集环节。无人机可以按照预设的路径规划算法，自动飞行并采集树木的图像数据。这些数据包括树木的整体外观、叶片状态、树干纹理等，能够全面反映树木的健康状况。采集的数据集经过清洗和预处理后，交由领域专家进行标注，标注内容包括病害类型、严重程度、发生位置等。
基于标注好的数据集，开发团队可以构建智能化病害检测识别模型。常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型通过大量的训练数据，学习病害特征，从而实现对病害的自动检测和识别。
实时检测与结果反馈
无人机搭载的摄像头可以实时采集树木的图像，并将图像数据传送到AI模型侧。模型接收到图像后，进行智能化检测和计算，快速生成检测结果。结果包括病害类型、严重程度、发生位置等信息。这些结果通过无线通信技术，发送至中心端。
中心端接收到检测结果后，自动进行分析和处理。根据病害的类型和严重程度，中心端制定相应的治理方案，包括使用的药物种类、剂量、施药时间等。治理方案生成后，交由专门的喷药无人机执行。
精准定点施药
喷药无人机根据中心端制定的治理方案，自动飞行至目标树木位置，进行精准定点施药。喷药无人机具备高精度的定位系统和喷洒控制系统，能够确保药物准确喷洒到病害部位，提高治理效果，减少药物浪费和对环境的污染。
优势与展望
无人机+AI智能化模型的应用，为农林业病虫害监管治理带来了诸多优势。首先，实现了24小时不间断的监控和治理，提高了病害发现的及时性和治理的效率。其次，通过精准定点施药，减少了药物的使用量，降低了成本，同时减少了对环境的负面影响。此外，无人机的高效数据采集和处理能力，为病害检测识别模型的持续优化提供了数据支持。
本文正是在这样的思考背景下，想要从实验性的角度开发构建桑叶病虫害智能化检测识别预警系统，在前面的系列博文中我们已经进行了相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《助力现代农林业病虫害智能化监管治理，基于YOLOv11全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建农林业场景下桑叶病虫害智能化检测识别预警系统》
本文主要是想要基于YOLOv5全系列的参数模型来进行实验，首先看下实例效果：
接下来看下实例数据：
YOLOv5（You Only Look Once version 5）是YOLO系列目标检测算法的经典版本，由Ultralytics团队于2020年发布。其构建原理主要基于深度学习技术，通过构建神经网络模型来实现对图像中目标的快速、准确检测。
YOLOv5的模型结构主要由以下几个核心部分组成：
输入端：
Mosaic图像增强：通过组合多个不同的图像来生成新的训练图像，增加数据集的多样性，提高模型的鲁棒性。
自适应锚框计算：自动计算出最适合输入图像的锚框参数，提高目标检测的精度。
自适应图片缩放：根据目标尺度自适应地缩放输入图像的尺寸，以适应不同尺度目标的检测。
Backbone层：
通常采用CSPDarknet53作为主干网络，具有较强的特征提取能力和计算效率。
Focus结构：用于特征提取的卷积神经网络层，对输入特征图进行下采样，减少计算量和参数量。
Neck网络：
主要负责跨层特征融合和处理，提升模型对小目标的检测效果。常见的结构包括FPN（特征金字塔网络）和PANet等。
Head网络：
包含预测层，用于生成目标检测框和类别置信度等信息。
损失函数：
采用常见的目标检测损失函数，如IOU损失、二值交叉熵损失等，以及Focal Loss等用于缓解类别不平衡问题的损失函数。
二、技术亮点
单阶段检测：YOLOv5在单阶段内完成了目标的定位和分类，大大简化了检测流程，提高了检测速度。
高精度与高速度：通过优化模型结构和参数，YOLOv5在保持高精度（mAP可达83.8%）的同时，实现了较快的检测速度（可达140FPS），适用于实时检测场景。
易用性与可扩展性：YOLOv5提供了简单易用的接口和多种预训练模型，便于用户进行模型训练和部署。同时，支持自定义数据集进行训练，具有良好的可扩展性。
数据增强技术：如Mosaic图像增强等技术的应用，有效增加了数据集的多样性，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
三、优劣分析
优点：
速度快：YOLOv5的检测速度非常快，适用于实时性要求较高的应用场景。
精度高：在多种目标检测任务中表现出色，具有较高的准确率。
易于训练与部署：提供了简单易用的接口和多种预训练模型，降低了模型训练和部署的门槛。
可扩展性强：支持自定义数据集进行训练，适用于不同场景下的目标检测任务。
缺点：
对小目标检测效果不佳：相比于一些专门针对小目标检测的算法，YOLOv5在小目标检测上的表现可能有所不足。
对密集目标检测效果不佳：在密集目标检测场景中，YOLOv5可能会出现重叠框的问题，影响检测效果。
需要更多的训练数据：为了达到更好的检测效果，YOLOv5需要更多的训练数据来支撑模型的训练过程。
YOLOv5算法模型以其单阶段检测、高精度与高速度、易用性与可扩展性等优势在目标检测领域取得了显著成效。然而，在应对小目标和密集目标检测等挑战时仍需进一步优化和改进。
实验截止目前，本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测，接下来看下模型详情：
# Ultralytics YOLO
标签：YOLOv5,阈值,检测,模型,曲线,智能化,农林业,召回,病虫害
From： https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/144542390