基于关联光流法的农田昆虫检测算法

合集下载

基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术

基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术随着农业的发展和人口的增长，保障粮食安全成为各国关注的重点。

然而，全球范围内病虫害对农作物产量和质量造成了严重的影响。

传统的病虫害检测方法依赖于专业人员的经验和目视观察，后期往往以繁琐的实验室检测为主。

为了提高农作物病虫害的检测效率和准确性，基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术应运而生。

机器视觉是一种模拟人眼观察和理解视觉信息的技术，通过图像采集、处理和分析等步骤，可以对农作物的病虫害进行自动检测。

该技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。

首先，图像采集是基于机器视觉检测的重要步骤之一。

通过使用高分辨率的数字相机或其他图像采集设备，对农作物进行拍摄。

拍摄时可以使用手持设备、无人机或自动化平台等，以获取不同高度和视角的图像。

这些图像将作为数据输入进行后续的处理和分析。

其次，图像预处理是为了提取和增强农作物图像中的有用信息。

这一步骤包括图像去噪、图像增强和图像分割。

去噪可以通过滤波算法来减少图像中的噪声，并提高图像的质量。

图像增强可以通过对比度增强、亮度调整和直方图均衡化等方法来增强图像的细节。

图像分割是将图像分为不同的区域，以便更好地提取农作物的特征。

接下来，特征提取是为了从农作物图像中提取有用的信息，用于区分正常作物和受损作物。

特征提取方法可以分为基于颜色特征、纹理特征和形状特征等多种方法。

颜色特征是通过提取图像中不同颜色区域的像素值进行的。

而纹理特征是通过提取图像中的纹理细节信息来进行的。

形状特征则是通过计算图像中物体的轮廓、面积和周长等特性来进行的。

最后，分类识别是将提取到的特征与预先训练的分类模型进行比对，以判断农作物是否受到病虫害的侵害。

在分类识别阶段，可以使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络和深度学习等方法。

这些算法能够学习和识别不同病虫害对应的特征模式，并进行自动的分类识别。

基于机器视觉的农作物病虫害自动检测技术具有许多优势。

基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述

ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＶ０１．２５，Ｎｏ．１２，２００９学习园地微型电脑应用２００９年第２５卷第１２期文章编号：１００７．７５７Ｘ（２００９）１２－００６２－０３基于计算机视觉的农作物害虫自动检测研究综述李健，陈长明摘要：综述了国内外计算机视觉在农业生产领域的应用研究热点——农作物害虫自动检测技术的进展及最新研究成果，重，最论述了害虫识别、分类、计算机视觉和图像处理技术的研究和开发，并分析提出了这一技术的发展趋势。

关键词：计算机视觉；图像处理；害虫检测中图分类号：ＴＰ２４２：￥６０８文献标志码：Ａ０引言小麦、乇米、棉花等农作物是我国最主要的粮食、饲料及经济作物，种植范围广，面积大，在国民经济中占有重要地位。

以小麦为例，从近十年来看【１１，小麦主要害虫的发生为害与损失日趋严重。

特别是进入２１世纪以来，小麦丰要害虫的发生为害仍居高不下。

如麦蚜一直为偏季至大发生。

由于小麦虫害的连年、持续的危害，使得小麦的平均亩产量在其他１人Ｉ素得到改善的情况下仍没有显着的提高。

每年小麦的新增供给量往往低于当年的消费量，需要动用库存来弥补。

否则小麦的价格升高，其他副产品的价格也会随之升高，消费成本随之升高，使我国在国际粮食市场上的地位受到了冲击。

可见，农作物蕈大害虫与重大病害的不断暴发成灾已经成为制约我困农ｑｋ安全生产和持续发展的突出瓶颈问题。

有效的害虫监控工作是提高作物，虹量的重要途径之一。

害虫的监控、预防Ｔ作能够减少、降低虫害的发乍及破坏的几率，减少虫害带来的损失，降低生产过程中的成奉消耗，提高生产效率，提升我围经济作物在国际市场Ｉ：的竞争力。

日前，国内外在农作物害虫的检测识别方面，可归纳为以下３种方法【２ｌ：（１）人工识别：借助放大镜、显微镜等工具或直接用肉眼判别害虫种类，并统计数量。

该法识别Ｔ作量大，效率低，不叮避免地会出现人为误差，对检测人员素质要求较高。

（２）声音识别：通过害虫取食、运动、通讯等行为发出的声音来识别害虫。

基于计算机视觉的农作物病虫害检测系统设计

基于计算机视觉的农作物病虫害检测系统设计随着农业技术的不断发展，农作物病虫害的防治已成为农业生产中的重要环节。

传统的人工检测方法费时费力且容易受到人为因素的影响，因此需要一种高效准确的农作物病虫害检测系统来提高农业生产效率和检测的准确度。

计算机视觉技术的发展为农作物病虫害检测提供了新的解决方案。

本文将介绍一种基于计算机视觉的农作物病虫害检测系统设计，并详细探讨其原理、构建方法以及应用前景。

首先，我们需要明确的是，农作物病虫害检测系统需要使用计算机视觉技术来识别植物上的病虫害，并进行分类和分析。

基于计算机视觉的农作物病虫害检测系统的设计可以分为以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：在建立农作物病虫害检测系统之前，我们需要收集大量的病虫害图片数据集。

这些图片数据集应包含各种不同类型的病虫害、不同发展阶段的病虫害以及正常植物的图片。

之后，对于采集到的图片进行预处理，如裁剪、调整亮度和对比度等操作，以提高后续的图像处理准确度。

2. 特征提取与选择：在计算机视觉中，特征提取是至关重要的一步。

常用的特征提取方法包括传统的SIFT和SURF算法，以及近年来兴起的深度学习技术。

我们可以使用这些技术从图像中提取出关键特征，以便进行后续的病虫害分类和分析。

3. 病虫害分类与检测模型构建：在特征提取的基础上，我们可以通过机器学习算法构建病虫害分类和检测模型。

常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习模型（如卷积神经网络）。

通过训练这些模型，我们可以使系统具备对于不同类型的病虫害进行自动分类和检测的能力。

4. 系统实现与应用：在构建好病虫害检测模型后，我们需要将其实现为一个可用的系统，以便农民和专业人士进行使用。

这个系统应该具备友好的用户界面，能够接受用户输入的图片，并快速给出病虫害检测结果。

此外，还可以将系统与无人机技术结合，实现对大面积农田的快速扫描和检测。

基于计算机视觉的农作物病虫害检测系统具有许多优势和应用前景。

昆虫生态学研究中的技术使用方法

昆虫生态学研究中的技术使用方法昆虫生态学是生物学中的一个分支学科，它研究昆虫与其生态环境之间的相互作用关系。

为了更好地理解和探究昆虫的生态行为、种群动态和生态系统功能，研究人员需要运用各种技术手段来收集和分析数据。

在本文中，我们将探讨昆虫生态学研究中常用的技术使用方法。

一、种群调查技术1. 捕捉与记录昆虫种群调查是昆虫生态学研究的重要环节，了解种群数量、种类和分布情况对于评估生态系统的稳定性和生物多样性至关重要。

研究人员可以利用捕捉与记录昆虫的技术来进行种群调查。

例如，使用昆虫网、桶陷法、黄板和木头陷阱等捕捉工具进行野外调查，然后记录捕获的昆虫数量、种类和生境偏好等信息。

2. 标记与追踪昆虫为了研究昆虫的个体增长、迁移和相互作用等行为，研究人员常常会利用标记与追踪技术。

常见的方法包括标记昆虫个体的翅膀或身体以便于辨识，或者将微型无线电发射器植入昆虫体内进行追踪。

这些技术可以帮助研究人员了解昆虫的移动路径、迁徙模式和种群动态等信息。

二、行为观察技术1. 视频摄影与行为分析昆虫的生态行为对于理解其生活史、种群动态和生态系统功能非常重要。

研究人员可以通过使用高清摄像设备和行为分析软件来记录和分析昆虫的行为。

通过观察和记录昆虫的行为举止，可以了解其觅食、交配、繁殖和社会行为等特征，从而揭示昆虫在生态系统中的角色和功能。

2. 化学沟通分析昆虫之间通过化学信号进行交流和沟通，例如利用信息素在种群中传递信息。

研究人员可以使用气相色谱质谱联用仪 (GC-MS) 和电化学传感器等技术分析和鉴定昆虫释放的信息素。

这些化学沟通分析技术可以帮助研究人员了解昆虫之间的相互关系、种群调节和环境适应等行为。

三、基因分析技术1. DNA测序与遗传分析基因分析在昆虫生态学研究中扮演着重要角色，可以提供对昆虫种群遗传结构和基因流动的深入洞察。

研究人员可以利用现代的DNA测序技术来分析昆虫的遗传多样性和种群结构。

通过测序昆虫个体的特定基因片段，并使用遗传分析软件进行数据处理和解读，研究人员可以了解昆虫种群和群体之间的亲缘关系、种群扩散途径等信息。

一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备[发明专利]

专利名称：一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备
专利类型：发明专利
发明人：唐友,李卓,王永江,滕小华
申请号：CN202010183999.3
申请日：20200316
公开号：CN111401245A
公开日：
20200710
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备，属于农作物病虫害检测技术领域。

为了解决现有的农作物病虫害检测方法不能兼顾准确率和模型训练时间的问题。

本发明所述的方法中，首先采集检测区域的农作物的图像；然后将检测区域的农作物的图像输入农作物病虫害检测模型进行检测，检测区域的农作物的图像首先通过前端识别网络识别出对应农作物的种类，之后按照农作物的种类对应到某个后端识别网络，得到该种农作物对应病虫害的类型；农作物病虫害检测模型由前端识别网络与整体后端识别网络串联构成；所述整体后端识别网络由n个后端识别网络并行构成，n个后端识别网络的网络结构相同。

主要用于农作物病虫害检测。

申请人：吉林农业科技学院
地址：132101 吉林省吉林市吉林经济技术开发区翰林路77号
国籍：CN
代理机构：哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司
代理人：岳昕
更多信息请下载全文后查看。

一种基于RGB-D传感器的昆虫数目检测装置[实用新型专利]

专利名称：一种基于RGB-D传感器的昆虫数目检测装置专利类型：实用新型专利
发明人：李博,罗朝传,肖廷亭,李中志,鲁燕
申请号：CN201520450720.8
申请日：20150626
公开号：CN204790029U
公开日：
20151118
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种基于RGB-D传感器的昆虫数目检测装置，包括服务器终端和控制器，在控制器上还分别连接有信号收发器、数模转换器和自调节限流电路，在数模转换器上还连接有RGB-D传感器，自调节限流电路的输出端与控制器相连接、其输入端上还连接有电源，该控制器通过信号收发器连接在服务器终端上。

所述自调节限流电路又由自调节电路与限流电路组成。

本实用新型提供了一种基于RGB-D传感器的昆虫数目检测装置，能够更好的对昆虫的数目进行检测，从而通过检测来判断何时需要进行灭虫，使得药物喷洒的时间能够更加精准与科学，进而提高了农作物的质量。

申请人：成都智慧农夫科技有限公司
地址：610000 四川省成都市高新区天府大道中段1388号1栋11层1120号
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。

一种基于动态轨迹分析的农业害虫检测方法[发明专利]

专利名称：一种基于动态轨迹分析的农业害虫检测方法专利类型：发明专利
发明人：王红强,王儒敬,董士风,焦林,张绳昱,王琦进
申请号：CN201811588092.4
申请日：20181225
公开号：CN109726665A
公开日：
20190507
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于动态轨迹分析的农业害虫检测方法，该方法包括：摄录一段由若干帧图像构成的害虫收集视频；采用经过训练的深度学习目标检测器定位每帧图像中的害虫，获取每帧图像中害虫的目标框信息；标记害虫的掉落动态位置；确定同一害虫的掉落动态轨迹；绘制所有害虫的掉落动态轨迹，输出掉落动态轨迹数目作为该段害虫收集视频内检测的害虫总数目。

本发明通过分析害虫的掉落动态轨迹获得了害虫的动态信息，减少了害虫的误检率和漏检率，有效提高了害虫的检测精度和鲁棒性。

申请人：中国科学院合肥物质科学研究院
地址：230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号
国籍：CN
代理机构：合肥天明专利事务所(普通合伙)
代理人：奚华保
更多信息请下载全文后查看。

捕虫机器人中的昆虫探测算法研究

捕虫机器人中的昆虫探测算法研究近年来，随着科技的快速发展，人们的生活变得更加便利和智能。

在农业领域，智能化技术也得到了广泛的应用。

其中，捕虫机器人是一种新型智能化农业工具。

在农业生产中，昆虫是极其重要的存在，捕虫机器人凭借精湛的技术，可以帮助农民更好地控制害虫，提高农产品的产量和质量。

而捕虫机器人中的昆虫探测算法也成为了研究热点。

本文将就此对捕虫机器人中的昆虫探测算法进行探究。

一、介绍捕虫机器人是一种可以自动巡航和检测农田中的昆虫信息，并解决害虫问题的的智能化机器人。

捕虫机器人利用先进的传感器技术及处理器来探测昆虫，分析它们的性质和位置，并执行相应的任务。

因此，非常重要的是，昆虫探测算法的性能。

二、传感器捕虫机器人的传感器系统涉及到直接影响到昆虫探测的性能。

目前，常见的传感器系统包括光学传感器，红外传感器和超声波传感器。

光学传感器可以用于检测昆虫的位置，但无法检测到不具有较大反射率的虫卵和昆虫幼虫。

红外传感器则可以检测到不具有反射性的虫卵和幼虫。

超声波传感器可以检测到并追踪昆虫。

三、影响因素捕虫机器人的昆虫探测算法性能直接受到以下因素的影响。

1、昆虫种类不同种类的昆虫具有不同的特征，对应的检测算法也应该是不同的。

因此，针对不同的昆虫设计不同的算法、探测器和传感器是非常重要的。

2、环境因素环境因素包括天气条件、灯光、风等。

这些因素可能会对捕虫机器人的昆虫探测算法造成干扰。

3、机器人能力机器人的计算能力和传感器性能对昆虫探测算法的实现有着重要的影响。

捕虫机器人的技术可以快速识别昆虫，结合机器学习可以进一步提高性能。

四、算法设计昆虫探测算法设计是捕虫机器人中的重要任务之一。

该算法依靠传感器信息检测昆虫并执行相应的任务。

在捕虫机器人中，常见的算法包括基于图像处理、基于声音识别和基于振动感应等。

基于图像处理的算法：这种算法基于光学传感器进行实现。

通过分析昆虫的颜色、形状和纹理，识别目标昆虫，实现探测的过程。

农田昆虫监测方法

农田昆虫监测方法随着现代农业的发展和农业生产的规模化、机械化，农田昆虫监测变得越来越重要。

昆虫是农田生态系统中的关键存在，它们既是农作物的致病因子，也是自然界的重要生物资源。

因此，了解和监测农田昆虫的种类和数量对于农业生产的可持续发展至关重要。

本文将介绍几种常见的农田昆虫监测方法。

一、视察法视察法是一种常用的农田昆虫监测方法。

该方法通过观察和记录田间的昆虫种类和数量来评估昆虫的发生程度。

视察法的优点是简单易行，并且无需特殊的设备和技术。

在田间巡视时，可以通过目测、捕捉和观察昆虫的活动来判断其数量和威胁程度。

然而，视察法的结果往往受观察者的主观因素影响较大，对于小型昆虫或隐蔽性强的昆虫监测效果较差。

二、黄板诱捕法黄板诱捕法是一种常用的农田昆虫监测方法，尤其适用于监测飞行性昆虫。

该方法使用黄色的胶板或塑料板作为诱捕器，通过昆虫对黄色的吸引和附着特性来吸引昆虫并捕获。

将黄板安装在农田中，然后定期检查并记录上面的昆虫种类和数量。

黄板诱捕法的优点是简单易行，并且可以评估昆虫的数量和种类。

但该方法对于一些不被黄色所吸引的昆虫监测效果较差。

三、陷阱诱捕法陷阱诱捕法是一种常见的农田昆虫监测方法，适用于一些地面性昆虫。

该方法使用具有特殊诱捕液或吸引剂的容器或盒子作为陷阱，通过昆虫对特定气味或化学物质的吸引来捕获昆虫。

将陷阱安置在农田中，然后定期检查并记录其中的昆虫种类和数量。

陷阱诱捕法的优点是能够捕获一些地面性昆虫，监测效果相对准确。

然而，不同昆虫对吸引剂的反应不同，因此选择适当的吸引剂对于提高监测效果十分重要。

四、标本鉴定法标本鉴定法是一种精确而繁琐的农田昆虫监测方法。

该方法需要将捕获的昆虫标本进行鉴定、分类和记录。

通过标本鉴定可以了解到农田中的昆虫种类、数量、地理分布等信息。

标本鉴定法的优点是能够提供昆虫的详细信息，但需要具备专业的鉴定知识和技能，并且需要较长时间进行昆虫标本的处理和研究。

总结起来，农田昆虫监测方法多种多样，每种方法都有其适用范围和局限性。

基于光学相干层析技术的昆虫胚胎影像处理方法

基于光学相干层析技术的昆虫胚胎影像处理方法下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!光学相干层析技术在昆虫胚胎影像处理中的应用研究光学相干层析（Optical Coherence Tomography，OCT）是一种非侵入性的高分辨率成像技术，近年来在生物医学领域得到了广泛应用。

追踪病虫害发生“全过程”

追踪病虫害发生“全过程”采集从测报员一只一只数虫子到远程全自动实时监控数量的多少是判断病虫害发生流行程度的主要指标之一。

全国农业技术推广服务中心病虫害测报处处长刘万才告诉记者，过去想知道虫量有多少只能通过测报员一只只查，病虫害大发生时一晚上可能就有几十万只虫子，工作强度大，数据还容易丢失。

而现在物联网、计算机等现代化信息技术的应用，让监测数据的自动采集成为现实。

自动虫情测报灯就是基层测报员的最新“法宝”之一。

虽然外表和防治用的杀虫灯相同，但诱芯却完全不同，测报灯要求性诱剂的释放速度均衡，以保证计数的准确性。

它能够自动统计虫量多少，数据还能随时随地读取。

还有远程实时监控系统，可以说是测报员的“千里眼”，能实时再现田间场景，不在现场也能随时监控田间情况。

监控的自动化不仅省时省力，准确性也更高。

马铃薯晚疫病是我国农作物病虫害自动实时监控的首例成功范例。

目前我国马铃薯晚疫病年发生面积3000~4000万亩，约占种植面积的40%，严重时可造成70%~80%的产量损失。

而田间湿度和温度是决定其发生流行最重要的气象条件，对田间气候实时监控能有效指导晚疫病防治。

“自动实时监控的核心设备是一台田间小气候仪。

”刘万才介绍说，气侯仪能实时采集田间各类气象因素（空气温湿度、土壤温湿度、光照度、降雨量、蒸发量、气压、风速、风向），并自动传输、入库、统计分析，再结合晚疫病流行规律，建立预测模型，就能比较准确地预测其发病流行情况。

目前，该技术已在重庆、甘肃、贵州、内蒙古等省区示范推广，实现了监测数据的自动网络传输、模拟预警。

2012年、2013年甘肃省晚疫病连续两年大流行，植保部门利用数字化监测预警系统结合田间调查，有效提高了预报的时效性和准确性。

分析从甘肃的小麦条锈病株得出第二年河南、山东的病情准确测报是病虫害防治的基础，然而怎样“未卜先知”，提前预测出未来的病虫发生情况呢？刘万才说，秘诀就在病虫害的监测和预测模型。

条锈病是小麦上的一种主要病害，在新中国历史上有三次大发生，1950年造成60亿公斤粮食损失，相当于减产45%，1964年造成粮食损失32亿公斤，1990年造成粮食损失12亿公斤。

农业生产中的病虫害监控技术

农业生产中的病虫害监控技术农业是国民经济的重要组成部分，而病虫害对农作物的生长和产量造成了严重威胁。

为了保障农作物的健康生长和提高农业生产的效益，农业生产中的病虫害监控技术显得尤为重要。

本文将介绍农业生产中常用的病虫害监控技术，以及这些技术在农业生产中的应用。

一、灯光诱捕技术灯光诱捕技术是利用特定波段的光线吸引昆虫进入陷阱，从而减少农作物上的害虫数量。

这种技术通过选择害虫感兴趣的光谱进行照射，吸引害虫进入陷阱，并避免农作物的直接损害。

同时，灯光诱捕技术可以很好地减少对环境的污染，对农业生产具有较高的安全性和环保性。

二、性信息素技术性信息素技术是一种利用昆虫性信息素引诱其与之配对的方法，从而干扰繁殖过程，控制害虫数量的方法。

这种技术可以准确识别害虫种类，并根据特定情况设计合理的剂量和时间，使害虫误以为有伴侣存在，从而降低害虫的繁殖率并减少对农作物的损害。

性信息素技术不仅可以提高农作物产量，还能有效减少农药的使用量，具有较好的经济和环境效益。

三、生物防治技术生物防治技术是通过引入或增加天敌或寄生虫来控制病虫害。

这种技术能够减少对化学农药的依赖，降低农药残留带来的环境风险，对于提高农作物的产量和质量具有重要作用。

生物防治技术的关键是选择合适的天敌或寄生虫，确保其与目标病虫害之间的适应度和生态适应性匹配，并在适当的时间和剂量下释放，以实现病虫害的有效控制。

四、红外线遥感技术红外线遥感技术是一种通过检测农田的热量辐射状况来监测病虫害的技术。

这种技术可以通过无人机或卫星的红外线遥感器来获取农田的红外线图像，进而分析农田中病虫害的分布情况，并及时采取相应的控制措施。

红外线遥感技术具有高效、快速、准确的特点，能够辅助农民和相关部门对农田的病虫害进行监测和管理，提高农作物的抗病虫害能力，增加农作物产量。

综上所述，农业生产中的病虫害监控技术包括灯光诱捕技术、性信息素技术、生物防治技术以及红外线遥感技术等。

这些技术在农业生产中发挥着重要的作用，可以减少农作物的病虫害损失，提高产量和质量，同时降低农药的使用量，对环境保护具有积极意义。

农作物、林木害虫密度自动监测技术开发与应用方案(五)

农作物、林木害虫密度自动监测技术开发与应用方案一、实施背景随着农业现代化的推进和农作物、林木产业的发展，农作物、林木害虫成为了严重的问题，给农民带来了巨大的经济损失。

传统的害虫监测方法主要依靠人工巡查，工作量大、效率低、成本高，且容易出现漏检和误判的情况。

因此，开发一种农作物、林木害虫密度自动监测技术，具有重要的现实意义。

二、工作原理农作物、林木害虫密度自动监测技术主要基于物联网和图像识别技术。

首先，在农田或林区布设一定数量的监测装置，装置内置摄像头和传感器，用于采集农作物、林木害虫的图像和环境参数。

然后，通过物联网技术将采集到的数据传输到云端服务器进行处理。

在云端服务器上，利用图像识别算法对采集到的图像进行分析，识别出农作物、林木害虫的种类和数量。

同时，根据传感器采集到的环境参数，如温度、湿度等，结合害虫生活习性，对害虫的活动情况进行预测和预警。

最后，将分析结果反馈给农民，提供害虫防治建议。

三、实施计划步骤1. 确定监测区域和布设监测装置的数量和位置。

2. 开发监测装置，包括摄像头、传感器和数据传输模块。

3. 开发云端服务器，用于接收和处理采集到的数据。

4. 开发图像识别算法，实现对农作物、林木害虫的识别和数量统计。

5. 开发预测和预警算法，根据环境参数和害虫生活习性，预测害虫的活动情况。

6. 开发反馈系统，将分析结果反馈给农民，并提供害虫防治建议。

四、适用范围农作物、林木害虫密度自动监测技术适用于各种农作物和林木的害虫监测，包括水稻、小麦、玉米、果树等农作物以及松树、柏树、竹子等林木。

五、创新要点1. 结合物联网和图像识别技术，实现农作物、林木害虫的自动监测。

2. 利用环境参数和害虫生活习性，预测害虫的活动情况，提供预警和防治建议。

3. 通过云端服务器，实现数据的集中管理和分析，提高监测效率和准确性。

六、预期效果1. 提高农作物、林木害虫监测的效率和准确性，减少漏检和误判。

2. 提供及时的预警和防治建议，帮助农民采取措施防治害虫，减少经济损失。

基于关联光流法的农田昆虫检测算法

基于关联光流法的农田昆虫检测算法周航;王忻;彭丹;陈后金【摘要】This paper introduces an optical flow tracking algorithm based on associated analysis among particular colors of insect and moving tracking.The optical flow's parameters and area searching windows have been added according to the real field environment,especially the changeof illumination and the data lost.The later also need some optimization.In the next step,more optimization of flow vectors is taken. Comparing with those traditional cases,the algorithm has been proved a better tracking ability and over-come the difficulty come from occlusion and framelost.Based on these advantages,it could realize an accu-rate detection and location to the field insects.%探索了一种通过对特定昆虫颜色的关联分析模型而建立起的光流估计跟踪算法，用于检测农田害虫的数量，并进行一定的运动跟踪。

该方法考虑了农田的具体环境特征，针对光照环境的变化增加了光流参数和搜索窗的调整，并且考虑了摄像头采集数据质量变化情况下的跟踪优化。

基于计算机视觉的农业图像害虫定位检测算法

基于计算机视觉的农业图像害虫定位检测算法王爱新李春友张喆摘要：目前农业害虫检测主要依靠人工作业，造成效率低下、易受环境因素和主观因素影响，故本研究提出了基于计算机视觉的农业害虫检测识别算法。

首先，融合灰度空间、HSV 空间与YUV空间，以线性形式构造害虫区域粗定位模型；然后基于直方图均衡化与投影直方图，分析图像特征；再基于均值漂移算法，定位害虫区域，实现细定位；最后，再提出基于轮廓梯度差的Grabcut算法，精确检测出害虫。

试验测试数据表明：与当前农业害虫定位检查技术相比，本研究算法拥有更高的检测精度，能精确定位识别害虫目标。

关键词：HSV空间；直方图均衡化；Grabcut；均值漂移算法；计算机视觉；农业图像；害虫定位中图分类号： TP391.4；S126 文献标志码： A 文章编号：1002-1302（2016）07-0361-04农业是一个国家的安国之本，也是与一个社会每天正常运作息息相关的。

目前世界各国，尤其是发达国家，已经越来越重视农业的生产效率和自动化程度。

近几年来，计算机技术在不断发展并应用到农业领域。

在这样的大背景下，将基于计算机视觉为核心技术的自动化设备引入农业领域[1-2]，是十分必要的。

它不仅可以提高农业生产效率，也可以提高农业产品的质量。

而计算机视觉技术可以应用于农业的各个领域，比如无人飞机自动导航播种、耕地机器人视觉导航以及农业产品外观质量的视觉检测。

其中的农业产品外观质量的视觉检测，是直接关乎农业产品，进而影响人民生活质量的。

农业生产中的很多阶段，需要对农业产品进行质量检测，检查是否存在害虫，从而及时处理，以免影响更大的范围，可见农业产品外观质量的视觉检测的重要性[3]。

在农业害虫的检测中，主要干扰来源有2个：外界光源对图像质量的影响、害虫图像背景复杂。

总而言之，就是害虫在图像中很难与背景分离[4]，即图像分割有很大的困难。

而传统的检测技术主要依赖于人眼，是农民自己对农产品的每个细节进行检查。

虫情监测系统技术原理

虫情监测系统技术原理随着农业生产的不断发展，农作物的病虫害防治成为农民们关注的焦点。

为了及时准确地监测农田中的虫情，提高病虫害防治的效果，虫情监测系统应运而生。

本文将介绍虫情监测系统的技术原理。

虫情监测系统主要基于现代信息技术和传感器技术，通过采集、传输和处理虫情数据，实现对农田中虫害情况的监测和预警。

虫情监测系统通过在农田中布设传感器节点，实时采集农田环境参数，如温度、湿度、光照强度等。

这些环境参数与虫害的发生和传播密切相关，可以为虫害的监测提供重要依据。

传感器节点通常由多个传感器和数据采集模块组成，可以自动采集环境参数，并将数据传输给中央控制系统。

虫情监测系统还需要通过图像采集技术获取农田中虫害的图像信息。

图像采集装置一般由摄像头和图像处理模块组成，可以实时拍摄农田中的植物和虫害图像。

通过图像识别算法，可以对虫害图像进行处理和分析，提取虫害特征，并与已知的虫害数据库进行比对，从而准确判断虫害的类型和程度。

然后，虫情监测系统还需要利用网络通信技术实现数据的传输和共享。

传感器节点通过无线通信模块将采集到的环境参数数据和图像数据传输给中央控制系统。

中央控制系统通过互联网将数据发送给农民或农业专家，实现远程监测和预警。

农民或农业专家可以通过手机、电脑等终端设备查看农田中的虫害情况，及时采取相应的防治措施。

虫情监测系统还可以结合地理信息系统（GIS）技术，实现对农田中虫害的空间分布分析。

通过收集农田的地理位置信息和虫害数据，可以绘制虫害的分布热点图，为农民和农业专家提供更直观、全面的虫害信息，帮助他们制定更科学的防治策略。

虫情监测系统还可以利用数据挖掘和机器学习技术，对大量的虫情数据进行分析和建模，提取虫害的规律和趋势。

通过对历史数据的分析，可以预测虫害的发生概率和趋势，为农民和农业专家提供决策支持，帮助他们更好地应对虫害的威胁。

虫情监测系统通过采集、传输和处理虫情数据，利用现代信息技术和传感器技术实现对农田中虫害的实时监测和预警。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

１７２
甘
肃
农
业
大
学
学
报
２０１４年
特征，采用粗糙神经网络得到了９这２％的成功率．些方法只能处理静态图片，条件要求高，有的处理时间过长，需要设计一种准确而快速的害虫识别算法．本文在此基础上探讨了一种基于混合颜色模型和可变关联区域块的搜索窗口的光流害虫跟踪算法．
［］２］功率达９国内邱道尹等［利用机器视觉０％以上１．
杂，因此对害虫监测和跟踪要困难得多．为了实现害
３］虫的检测，燕振刚等［对图像进行小波去噪处理．［４］Ｚｈａｎｇ等使用了数学形态学方法对谷物存储箱中［］的害虫触须进行分割．Ｂｌａｓｃｏ等５使用直方图分析
：ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｉｓａｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｎｏｔｉｃａｌｆｌｏｗｔｒａｃｋｉｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｓｓｏｃｉａｔｅｄａｎａｌｓｉｓａｍｏｎｐｐｐｇｇｙｇａｒｔｉｃｕｌａｒｃｏｌｏｒｓｏｆｉｎｓｅｃｔａｎｄｍｏｖｉｎｔｒａｃｋｉｎ．Ｔｈｅｏｔｉｃａｌｆｌｏｗ＇ｓａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄａｒｅａｓｅａｒｃｈｉｎｗｉｎｄｏｗｓｐｇｇｐｐｇ，ｈａｖｅｂｅｅｎａｄｄｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｔｈｅｒｅａｌｆｉｅｌｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｅｓｅｃｉａｌｌｔｈｅｃｈａｎｅｏｆｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｄａｔａｇｐｙｇｌｏｓｔ．Ｔｈｅｌａｔｅｒａｌｓｏｎｅｅｄｓｏｍｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｅｎｅｘｔｓｔｅｍｏｒｅｏｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｆｌｏｗｖｅｃｔｏｒｓｉｓｔａｋｅｎ．ｐｐ，ｐ，Ｃｏｍａｒｉｎｗｉｔｈｔｈｏｓｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｃａｓｅｓｔｈｅａｌｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｅｎａｂｅｔｔｅｒｔｒａｃｋｉｎａｂｉｌｉｔａｎｄｏｖｅｒｒｏｖｅｄ－ｐｇｇｇｙｐ，ｃｏｍｅｔｈｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｃｏｍｅｆｒｏｍｏｃｃｌｕｓｉｏｎａｎｄｆｒａｍｅｌｏｓｔ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｓｅａｄｖａｎｔａｅｓｉｔｃｏｕｌｄｒｅａｌｉｚｅａｎａｃｃｕ－ｙｇｒａｔｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｔｏｔｈｅｆｉｅｌｄｉｎｓｅｃｔｓ．：；；；Ｋｅｗｏｒｄｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄａｒｅａｏｔｉｃａｌｆｌｏｗａｌｏｒｉｔｈｍ；ｆｉｅｌｄｉｎｓｅｃｔｃｏｌｏｒｍｏｄｅｌｐｇｙ昆虫的计算机９９６年英国ＤＡＩＳＹ工程后，自１识别逐渐兴盛．Ｚａａｓ研究了基于计算机视觉的害ｙ虫识别系统，取得了较高的识别率和较好的效果，成
（）北京交通大学电子信息工程学院，北京１中国铁道科学研究院通信信号研究所，北京１１．０００４４；２．０００８１摘要：探索了一种通过对特定昆虫颜色的关联分析模型而建立起的光流估计跟踪算法，用于检测农田害虫的并进行一定的运动跟踪．该方法考虑了农田的具体环境特征，针对光照环境的变化增加了光流参数和搜索窗数量，的调整，并且考虑了摄像头采集数据质量变化情况下的跟踪优化．对于光流向量进行了适当的优化，加入了关联区域块的设定．与传统算法相比本方法能够达到较好的跟踪水平，克服一定程度的遮挡和丢帧，利于对昆虫的准确检测与定位．关键词：关联区域；光流法；农田；昆虫；颜色模型（）中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：１００３４３１５２０１４０３０１７１０５－－－
分割后需要估算光流，有学者使用基于相关的
１０］，相对于传统的基于差分的算算法来估算光流［
情况下能够得到比较好的结果．１．１混合颜色模型相对于背景，昆虫的颜色种类有限，考虑到便于
［］分割，本研究使用Ｃ根据文献，在ＩＥｌａｂ颜色空间８．
DOI:10.13432/ki.jgsau.2014.03.031
Ｉｎｓｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｓｓｏｃｉａｔｅｄｇｆｌｏｗｔｒａｃｋｉｎｏｔｉｃａｌｇｐ
对粮仓中的９种害虫进行识别，识别率高达９５％以上．由于农田环境情况复杂，光照变化频繁，分布复
苍蝇的腹部轮廓，然后使用ＦＦＴ检测产卵器来确定
６］活体苍蝇的性别．梁子安等［提取出１１项数学形态
，：第一作者：周航（男，讲师，硕士生导师，研究方向为人机交互、模式识别和数字图像处理．１９７４Ｅ－ｍａｉｌｈａｎｚｈｏｕ＠ｂｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ．－）ｇｊ；；基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金（国家自然科学基金项目（高等学校博士学科点专项科研基金２０１３ＪＢＭ００９）６１２７１３０５）（）２０１１０００９１１０００１．；收稿日期：修回日期：２０１４０５１４２０１４０６１９－－－－
出后被加入到新类中，所有临近的和类的均值同方向的流向量也会被加入到类中，经过反复运算，直到周围没有符合条件的向量添加为止．然后再在该点这里流的具体数值没有用作分割，这建立新类重复．是因为在动态图像块中这个值的变动很大，而方向则是相对恒定的．把昆虫作为图像块，分割模型设定为椭圆型，椭圆主轴的方向则用一个稳定基准长度为Ｌ１的拟合主轴的线找出沿原始图像块流向量的最吻合方向．长度是从图像块的中心到每个投影到次轴的流向量
２０１４年６月第３期１７１～１７５
甘肃农业大学学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＧＡＮＳＵＡＧＲＩＣＵＬＴＵＲＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
第４９卷双月刊
基于关联光流法的农田昆虫检测算法
周航１，王忻２，彭丹１，陈后金１
＊ｔ
３关联光流法的计算
３．１光流参数序列使用基于关联的算法计算光流方向，需要设计算参数：）１计算流向量所需的网格点的数目）２网格点的间隔）３搜索窗口的尺寸）或图像解析度）４像素细化率（）５图像取样率）模板）的尺寸６关联段（以上参数统一为一个向量 Ψ，称为光流参数序列．在已有研究中，当用户和摄像头的相对位置变化不能正确识别运动．本文提出一个系统选择很大时，光流参数的方法确保识别稳定．网格点间隔３．２网格点的数目，首先假定昆虫爬动的时候，其图像总是出现在一个图像窗口之内．用于光流计算的网格点在动态检测区域内最大程度设置为统一的间距．为了稳定，网格点的间距和点的数目结合起来进行选择，也同时需要满足下列２个条件Ｃ１和Ｃ２．移动的昆虫躯干区域在图像平面上的映射Ｃ１：应该与运动检测区域高度一致．昆虫躯干区域的映射占据了许多网格点Ｃ２：（高于某一阈值）
９］平均长度的两倍，次轴的长度也确定了［．
１基于颜色关联的害虫光流估计
）为了减少干扰因素，本研究假定的条件是：背１）光照变化缓慢．如文献所述，基于区景相对静止；２例如：基于关联的技术）相对于基于域的匹配技术（
７］，差分的识别更具鲁棒性［在输入不连贯（丢帧）的
１２１１，，ＺＨＯＵｈａｎＷＡＮＧＸｉｎＰＥＮＧＤａｎＣＨＥＮＨｏｕｉｎ－ｇ，ｊ
（，，；１．ＣｏｌｌｅｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｎｅｅｒｉｎＢｅｉｉｎＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＢｅｉｉｎ１０００４４，Ｃｈｉｎａｇｇｇｊｇｇｙｊｇ，２．ＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＳｉｎａｌａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｈｉｎａｇ，）ＡｃａｄｅｍｏｆＲａｉｌｗａＳｃｉｅｎｃｅｓＢｅｉｉｎ１０００８１，Ｃｈｉｎａｙｙｊｇ