智慧农业，作为现代农业的高级形态，通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术，实现了农业生产过程的精准化、智能化管理。在酸枣等经济作物的种植过程中，病虫害的及时监测与防控直接关系到作物的产量与质量，进而影响农民的收入与农业经济的整体发展。传统依赖人工经验的病虫害治理方式，不仅效率低下，且难以应对大规模种植的需求，因此，探索智能化、自动化的解决方案显得尤为重要。
在科技日新月异的今天，智慧农业正逐步成为推动现代农业转型升级的重要力量。面对传统农业模式在效率、成本及可持续发展方面的局限性，尤其是在大规模种植作物如酸枣时，如何有效应对病虫害挑战，实现精准管理，成为亟待解决的问题。本文旨在探讨一种基于无人机与AI技术的酸枣病虫害智能化防控系统，以期为智慧农业的发展贡献一份力量。
这里我们的智能化自动化防控方案构想主要是基于：无人机+AI模型的方式。
1. 无人机巡航监测
该系统首先利用无人机作为移动监测平台，通过预设的轨迹路线在酸枣果园内进行定期巡航拍摄。无人机搭载的高清摄像头能够捕捉果园内每一棵果树的细节图像，为后续的AI识别提供丰富的数据支持。无人机的使用极大地提高了监测效率，减少了人力成本，尤其适合大面积果园的管理。
2. AI图像识别技术
采集到的图像数据将被实时传输至云端或边缘计算平台，利用先进的AI图像识别算法进行分析处理。这些算法经过大量病虫害样本的训练，能够准确识别酸枣树上的病虫害特征，如病斑、虫害痕迹等。一旦识别出病虫害问题，系统将立即触发预警机制，会标记当前果树的坐标位置以及对应的病虫害问题打包发送至*平台。
3. 精准喷药干预
*平台在接收到预警信号后，系统会自动规划最优路径，根据预警信息中包含的病虫害问题精准配药，按照预警信息中的精准坐标位置，派遣另一架装有精准喷药装置的无人机前往问题区域进行定点喷药。这种精准喷药方式不仅减少了农药的使用量，降低了对环境的污染，还提高了防治效果，确保了酸枣的健康生长。
这些构想可能只是个人不成熟的设想，虽说在当下看似好像是不太现实或者是不太被接受落地的，但是大面积标准化的农业发展模式一定是未来的趋势，而且追求越来越少的人工管理参与成本同时带来更高的产量和质量必定是努力的方向，本文正是基于这样的思考背景下想要从智能化检测模型的角度出发进行相应的开发实践，在前文中其实也有一些相关的实践工作，只不过当时没有形成较为系统性的想法，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《基于YOLO的酸枣病虫害检测识别实践》
《基于YOLO家族最新模型YOLOv9开发构建自己的个性化目标检测系统从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程【以自建数据酸枣病虫害检测为例】》
《酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统》
《酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统》
《酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建枣类作物种植场景下酸枣病虫害智能检测识别系统》
本文主要是考虑基于YOLOv9全系列参数模型来开发构建酸枣果树种植场景下的病虫害智能化检测识别模型，首先看下实例效果：
接下来看下数据实例：
关于YOLOv9的论文相关的介绍可以看这里：
《太卷了，目标检测新成员——YOLOv9: Learning What You Want to LearnUsing Programmable Gradient Information他来了》
如果想要基于YOLOv9从零开始开发构建自己的个性化目标检测系统，可以参照这里：
《基于YOLO家族最新模型YOLOv9开发构建自己的个性化目标检测系统从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程【以自建数据酸枣病虫害检测为例】》
YOLOv9的作者人为很多模型设计过程中现有的方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。目前，可以缓解这一现象的主要方法为：（1）可逆架构的使用：使用重复输入数据并以显式方式保持输入数据的信息；（2）掩码建模的使用：利用重构损失并采用隐式方式来最大化提取的特征并保留输入信息；以及（3）深监督概念的引入：使用未丢失太多重要信息的浅层特征预先建立从特征到目标的映射，以确保重要信息能够传递到更深的层次。然而，上述方法在训练过程和推理过程中存在不同的缺点。例如，可逆架构需要额外的层来组合重复馈送的输入数据，这将显著增加推理成本。此外，由于输入数据层到输出层不能有太深的路径，这种限制将使得在训练过程中对高阶语义信息的建模变得困难。至于掩码建模，其重构损失有时会与目标损失冲突。此外，大多数掩码机制还会与数据产生不正确的关联。对于深监督机制，它将产生误差积累，如果浅监督在训练过程中丢失信息，那么后续层将无法检索到所需的信息。上述现象在困难任务和小模型上将更为显著。所以作者深入研究数据通过深度网络传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数进而提出了可编程梯度信息（PGI）以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重。此外，还设计了一种新的基于梯度路径规划的轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了卓越的成果。
YOLOv9贡献总结如下：
1.我们从可逆函数的角度对现有的深度神经网络架构进行了理论分析，并通过这个过程成功地解释了许多过去难以解释的现象。在此基础上，我们还设计了PGI和辅助可逆分支，并取得了良好的效果。
2.我们设计的PGI解决了深度监控只能用于极深度神经网络架构的问题，从而使新的轻量级架构能够真正应用于日常生活。
3.我们设计的GELAN仅使用传统卷积，比基于最先进技术的深度卷积设计实现了更高的参数使用率，同时显示出轻、快、准确的巨大优势。
4.将所提出的PGI和GELAN相结合，YOLOv9在MS COCO数据集上的目标检测性能在各个方面都大大超过了现有的实时目标检测器。
这里我们一共应用开发了YOLOv9全系列六款模型，分别是：yolov9-t、yolov9-s、yolov9-m、yolov9、yolov9-c、yolov9-e，这里就不再一一给出来所有模型的模型文件了，仅以最终选定的推理后端模型yolov9-m为例。
【yolov9-m】
# YOLOv9
# parameters
nc: 3 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
#activation: nn.LeakyReLU(0.1)
#activation: nn.ReLU()
# anchors
anchors: 3
# gelan backbone
backbone:
[
[-1, 1, Silence, []],
# conv down
[-1, 1, Conv, [32, 3, 2]], # 1-P1/2
# conv down
[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 2-P2/4
# elan-1 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [128, 128, 64, 1]], # 3
# avg-conv down
[-1, 1, AConv, [240]], # 4-P3/8
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [240, 240, 120, 1]], # 5
# avg-conv down
[-1, 1, AConv, [360]], # 6-P4/16
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [360, 360, 180, 1]], # 7
# avg-conv down
[-1, 1, AConv, [480]], # 8-P5/32
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [480, 480, 240, 1]], # 9
]
# elan head
head:
[
# elan-spp block
[-1, 1, SPPELAN, [480, 240]], # 10
# up-concat merge
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 7], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [360, 360, 180, 1]], # 13
# up-concat merge
[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
[[-1, 5], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [240, 240, 120, 1]], # 16
# avg-conv-down merge
[-1, 1, AConv, [180]],
[[-1, 13], 1, Concat, [1]], # cat head P4
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [360, 360, 180, 1]], # 19 (P4/16-medium)
# avg-conv-down merge
[-1, 1, AConv, [240]],
[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [480, 480, 240, 1]], # 22 (P5/32-large)
# routing
[5, 1, CBLinear, [[240]]], # 23
[7, 1, CBLinear, [[240, 360]]], # 24
[9, 1, CBLinear, [[240, 360, 480]]], # 25
# conv down
[0, 1, Conv, [32, 3, 2]], # 26-P1/2
# conv down
[-1, 1, Conv, [64, 3, 2]], # 27-P2/4
# elan-1 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [128, 128, 64, 1]], # 28
# avg-conv down
[-1, 1, AConv, [240]], # 29-P3/8
[[23, 24, 25, -1], 1, CBFuse, [[0, 0, 0]]], # 30
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [240, 240, 120, 1]], # 31
# avg-conv down
[-1, 1, AConv, [360]], # 32-P4/16
[[24, 25, -1], 1, CBFuse, [[1, 1]]], # 33
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [360, 360, 180, 1]], # 34
# avg-conv down
[-1, 1, AConv, [480]], # 35-P5/32
[[25, -1], 1, CBFuse, [[2]]], # 36
# elan-2 block
[-1, 1, RepNCSPELAN4, [480, 480, 240, 1]], # 37
# detect
[[31, 34, 37, 16, 19, 22], 1, DualDDetect, [nc]], # Detect(P3, P4, P5)
]实验阶段我们保持了相同的参数设置，等待长时期的训练过程结束之后我们来对以上YOLOv9全系列不同参数量级的模型进行纵向的对比分析，如下：
【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【loss】
Loss曲线反映了模型在训练过程中，损失函数值随迭代次数（或训练轮数）的变化情况。损失函数是用来估量模型的预测值f(x)与真实值y的不一致程度的函数，其值越小，表明模型预测能力越强，性能越好。
【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。
【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。
【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。
综合全系列六款不同参数量级模型的开发实验对比结果来看：六款不同参数量级的模型效果上呈现层次分明的效果，t系列的模型效果最差，s系列模型次之，其余四款模型效果相近，综合参数量来考虑，这里我们考虑使用yolov9-m来作为线上推理模型。
接下来看下yolov9-m模型的详细情况。
【离线推理实例】
【混淆矩阵】
【Batch实例】
【F1值曲线】
【Precision曲线】
【PR曲线】
【Recall曲线】
【训练可视化】
因为条件有限、时间有限、能力有限，完整的设想还停留在设想阶段，本文仅从模型开发的角度进行实践，做了浅浅的实验分析工作，不难看出：对于场景问题明确的情况下，即便是最为轻量级的t模型也能有很不错的效果，YOLOv9与前文系列YOLOs相比，轻量级模型的表现略显差点，不过并不影响整体效果出色，没有和其他参数量级模型拉开很明显的差距，这为未来可能的边缘端计算提供的可行性。
相比传统的人工监测与防治方式，智能化防控系统显著提高了病虫害监测的效率和精准度，实现了从“经验判断”到“数据驱动”的转变。无人机的自动化巡航与AI的自动识别减少了对人工的依赖，特别是在劳动力短缺的农村地区，这一优势尤为明显。精准喷药减少了农药的滥用，有利于保护生态环境，促进农业的绿色可持续发展。同时，高产高质的酸枣作物将进一步提升农业经济效益，助力乡村振兴。酸枣病虫害智能化防控系统的探索与实践，是智慧农业在特定作物种植领域的一次有益尝试。随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，智慧农业将为传统农业带来革命性的变革，让农业生产更加高效、智能、可持续。作为农业人，我们期待并致力于这一美好愿景的实现，为农业的发展贡献自己的力量。