一种基于机器视觉特征的农作物病变图像感知方法
机器视觉技术在农业检测中的应用教程
机器视觉技术在农业检测中的应用教程随着科技的不断发展，机器视觉技术在各个领域的应用也越来越广泛。
农业领域是其中之一，利用机器视觉技术可以实现对农作物的检测和识别，提高农业生产的效率和质量。
本文将介绍机器视觉技术在农业检测中的应用，以及如何利用机器视觉技术进行农业检测。
1. 农作物成熟度检测农作物的成熟度是农民们判断是否进行收获的重要依据。
利用机器视觉技术，可以通过对农作物图像进行分析来判断农作物的成熟度。
首先，需要获取农作物的图像数据，可以使用无人机、摄像机等设备进行拍摄。
然后，利用图像处理算法，进行农作物的边缘检测、颜色提取等操作，最终得到农作物的成熟度结果。
通过这种方式，可以大大提高农作物的成熟度判断准确性和工作效率。
2. 病虫害检测与预警农作物的病虫害是影响农业生产的重要问题，及时检测和预警病虫害对于保障作物的健康生长至关重要。
利用机器视觉技术，可以实现对农作物病虫害的自动检测和预警。
通过获取农作物图像数据，使用图像分析算法对图像进行处理，找出不同病虫害的特征，然后与已知的病虫害数据库进行比对，最终得出病虫害的检测结果。
通过这种方式，可以提前发现并及时处理病虫害，避免农作物大面积损失。
3. 土壤质量检测土壤质量对于农作物的生长发育具有重要影响。
利用机器视觉技术，可以对土壤的质量进行检测和评估。
通过集成精确的光学设备和图像处理算法，对土壤进行拍摄和分析，可以得到土壤的营养成分、酸碱度、湿度等参数。
这些数据可以帮助农民们合理调整土壤施肥和灌溉措施，提高农作物的生长质量和产量。
4. 农作物品质检测农产品的品质对于消费者和市场的接受度至关重要。
利用机器视觉技术，可以实现对农产品品质的自动检测。
通过获取农产品的图像数据，使用图像处理算法对图像进行分析，可以得到农产品的大小、颜色、形状等特征。
通过与标准样本进行比对，可以判断农产品的品质是否合格。
这对于确保农产品的质量和安全具有重要意义。
以上仅是机器视觉技术在农业检测中的几个应用示例，实际上机器视觉技术在农业领域的应用远不止这些。
基于图像识别的农作物病害诊断技术研究
基于图像识别的农作物病害诊断技术研究一、绪论农业是国民经济的重要组成部分，对粮食安全有着至关重要的作用。
然而，出现了病虫害等病害问题已成为制约农业发展的主要障碍之一，给农民带来了经济损失。
为了解决这一问题，基于图像识别的农作物病害诊断技术成为近年来研究的热点，本文将深入探讨该领域的研究现状、方法和应用。
二、图像处理技术在农作物病害诊断中的应用1. 图像采集为了获得高质量的图像，需要从各方面进行控制。
光线、曝光时间、镜头、分辨力等都应严格选择和控制，保证采集到的图像对最终的诊断结果满足要求。
2. 图像预处理由于照相机捕捉到的图像颜色分布比较广泛，又受到采集设备的影响，图像预处理可得到更加准确的诊断结果。
图像预处理的主要方法包括：图像的灰度化、直方图均衡化、图像的尺度不变性分析，以及图像的方向性等。
3. 特征提取特征提取是农作物病害诊断问题中最关键的部分，它能够大大提高算法的准确性和鲁棒性，以取得较好的分类效果。
特征提取的主要方法包括颜色分布、纹理、众数、边缘、形状和统计等。
4. 图像分类根据图像提取的特征，采用分类算法进行判断，对图像进行分类，分类精度高低与分类算法的选择以及特征提取的准确性有关。
当图像分类准确性达到一定的精度时，可对农作物病害进行自动诊断和防治，同时提高管理的效率和经济效益。
三、图像识别算法1. 基于颜色模型的算法基于颜色模型的方法是较为常见的算法，在该方法中，先将图像进行颜色分割，形成不同的彩色区域和色块，然后对区域进行特征提取和分类，识别出目标病害。
该算法简单直观，但在光照变化和颜色偏移较大的情况下，其分类精度较低。
2. 基于纹理特征的算法纹理特征被广泛应用于农作物病害诊断中，纹理特征算法考虑了图像的纹理特征，提取出图像的纹理信息，用于判断图像所属类别。
虽然其算法的计算复杂度不如基于颜色模型的算法简单，但是它可以跨越光照和色彩的影响。
3. 基于形态学的算法形态学算法通过计算反响结构的显著性，对图像的病害、程度进行判断。
图像处理技术在农作物病虫害检测中的应用研究
图像处理技术在农作物病虫害检测中的应用研究在农作物种植过程中，病虫害是导致农作物减产和损失的主要原因之一。
传统的病虫害检测方法主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法不仅费时费力，而且容易出现误判。
近年来，随着图像处理技术的发展，越来越多的研究表明图像处理技术在农作物病虫害检测中具有巨大的应用潜力。
图像处理技术借助计算机视觉、模式识别和机器学习等方法，能够从图像中提取有用的信息，例如病虫害的特征、形态和颜色等。
通过分析这些信息，可以更快速和准确地检测和识别农作物的病虫害情况，为农民提供及时有效的防治措施。
图像处理技术在农作物病虫害检测中的应用主要包括以下几个方面：1. 病虫害识别和分类：图像处理技术可以通过分析农作物的图像，识别和分类出不同的病虫害类型。
例如，利用图像处理技术，可以从图像中提取出病虫害的颜色、形状和纹理等特征，然后通过机器学习算法对这些特征进行分类和识别。
这种方法不仅可以提高识别和分类的准确性，还可以提高处理速度，从而及时采取相应的防治措施。
2. 病虫害程度评估：利用图像处理技术，可以对农作物的病虫害程度进行评估。
通过分析病虫害图像中的像素值或颜色信息，可以量化病虫害的程度，并与事先建立的标准进行比较，从而确定病虫害的严重程度。
这种方法不仅可以准确评估病虫害的危害程度，还可以帮助农民制定精确的防治措施。
3. 生长状态监测：图像处理技术还可以用于监测农作物的生长状态和健康状况。
通过定期拍摄农作物的图像，并利用图像处理技术进行分析，可以得到农作物的生长速度、叶片面积、叶绿素含量等信息。
这些信息对于及时发现农作物的生长异常和病虫害感染非常重要，可以帮助农民采取及时的处理措施，以保障作物的健康生长。
4. 预测和预警系统：通过收集并分析大量的图像数据，可以建立农作物病虫害的预测和预警系统。
图像处理技术可以对农作物的图像进行自动化识别和分析，从而预测病虫害的爆发时间、地点和规模等信息，并提前向农民发出预警。
基于机器视觉的智能农业种植系统设计与优化
基于机器视觉的智能农业种植系统设计与优化随着科技的快速发展，农业也逐渐迈入智能化的时代。
基于机器视觉的智能农业种植系统是一种应用先进的计算机视觉技术，通过图像处理和分析来监测和优化植物的生长过程。
本文将介绍基于机器视觉的智能农业种植系统的设计和优化方法，以及其在提高农作物产量和质量方面的重要性。
一、系统概述基于机器视觉的智能农业种植系统通过安装摄像头和传感器等设备，实时监测和收集植物的生长环境和生长状态信息，然后通过图像处理和数据分析技术，为农民提供相关的决策支持。
该系统使用了深度学习、图像识别和机器学习等技术，极大提高了种植效率和产量。
二、系统设计1. 图像采集与处理系统中的摄像头负责采集植物图像，并传输到后台进行图像处理。
图像处理的主要任务是检测和识别植物，提取生长状态和病虫害等信息，以便及时调整种植环境和采取相应的防治措施。
2. 数据分析与决策支持系统通过对采集到的图像数据进行分析，结合相关的农业知识和经验，为农民提供科学的决策支持。
例如，可以根据植物的生长状态和需求，自动调节光照、温度和湿度等环境参数，优化种植条件，以最大程度地提高产量和质量。
三、系统优化1. 植物生长环境的智能调控基于机器视觉的智能农业种植系统可以实时监测和调控植物生长环境，根据植物需求和生长阶段，自动调整光照强度、温度和湿度等因素，以提供最适宜的生长条件。
这能够最大程度地满足植物的生长需求，改善植物的抗病虫害能力，提高产量和品质。
2. 病虫害的自动监测和识别系统通过分析植物图像，可以实现对病虫害的自动监测和识别。
一旦发现病虫害的存在，系统会及时向农民发出警报，并提供相应的防治建议。
这使得农民能够在病虫害发生前采取有效的防治措施，减少损失，保证农作物的正常生长和发育。
3. 智能化的施肥和灌溉管理系统可以根据植物的营养需求和土壤湿度等因素，智能地进行施肥和灌溉管理。
通过精确控制施肥量和灌溉频率，保持土壤水分和养分的恰当水平，以提高农作物的吸收效率，避免浪费和污染。
基于深度学习的图像识别技术应用于农产品病虫害检测
基于深度学习的图像识别技术应用于农产品病虫害检测随着人们对食品安全意识的提高，农产品病虫害的检测和防控变得越来越重要。
传统的病虫害检测方法往往耗时且不准确，而基于深度学习的图像识别技术可以提供一种高效、准确的解决方案。
基于深度学习的图像识别技术是一种人工智能技术，通过训练神经网络来识别和分类图像。
该技术具有自动学习能力，能够从大量数据中自动学习特征，进而实现高准确率的图像识别任务。
在农产品病虫害检测中，基于深度学习的图像识别技术可以应用于以下几个方面：1. 病虫害图像识别与分类：通过训练深度学习模型，可以识别不同病虫害的特征，准确判断图像中是否存在病虫害。
例如，可以识别番茄植株中的番茄黄化卷曲病毒、番茄褐斑病等病害，以及玉米叶片中的玉米螟、玉米象等害虫。
2. 病虫害损害程度评估：除了检测病虫害的存在，基于深度学习的图像识别技术还可以评估病虫害对农作物的损害程度。
通过训练模型，可以对受感染的农作物进行分级，帮助农民判断病虫害的严重程度，及时采取相应的防控措施。
3. 病虫害监测与预警：借助深度学习的图像识别技术，可以实现对农田中病虫害的实时监测与预警。
通过安装摄像头或使用无人机拍摄农田图像，深度学习模型可以自动识别病虫害并生成预警信息，帮助农民及时采取措施防止病虫害蔓延。
4. 病虫害数据分析与预测：基于深度学习的图像识别技术还可以将病虫害图像识别结果与其他农业数据进行结合，进行数据分析与预测。
通过识别图像中病虫害的类型、分布情况等信息，可以为农民提供科学决策支持，帮助提高农作物的产量和质量。
然而，基于深度学习的图像识别技术在农产品病虫害检测中还面临一些挑战和改进空间。
例如，数据集的规模和多样性对于训练准确的模型至关重要。
此外，针对一些农产品上常见的多种混合病虫害，需要进一步研究改进算法的鲁棒性和准确性。
综上所述，基于深度学习的图像识别技术在农产品病虫害检测中具有巨大的潜力。
随着技术的不断发展和数据集的丰富，相信这一技术将为农民提供更可靠的病虫害检测解决方案，帮助农业产业实现更高效、更可持续的发展。
基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统设计
基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统设计自动农业检测与控制系统设计在农业生产中发挥着重要的作用。
随着计算机视觉技术的不断进步和普及，基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统成为了一种非常有效的解决方案。
本文将探讨这一系统的设计原理、关键技术、应用场景和发展前景。
一、设计原理基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统是利用图像处理和模式识别的技术来实现农业生产的自动化。
它通过摄像机捕捉农田、农作物或动物的图像信息，然后使用计算机对这些图像进行处理和分析，从而实现农业生产相关参数的检测和控制。
二、关键技术1. 图像采集与处理：自动农业检测与控制系统需要使用摄像机对场景进行图像采集，并对采集到的图像进行预处理。
预处理包括去噪、图像增强、图像分割等操作，以提高图像质量和准确性。
2. 特征提取与模式识别：在图像采集和预处理后，需要提取图像中的特征，例如农作物的生长状态、病虫害的种类与严重程度等。
通过模式识别的算法，可以对提取到的特征进行分类和判断，从而实现农业病害的自动检测和控制。
3. 数据分析与决策：基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统需要将处理和识别得到的数据进行分析和决策。
这些数据包括农作物的生长情况、病虫害的程度、土壤的质量等。
通过分析这些数据，系统可以给出相应的农业生产建议和控制策略。
三、应用场景1. 农作物生长监测：通过基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统，可以实时监测农作物的生长情况，包括生长高度、生长速度、叶片颜色等。
这些监测数据可以帮助农民及时调整灌溉、农药施用等措施，从而提高农作物的产量和质量。
2. 病虫害识别与控制：自动农业检测与控制系统可以通过图像处理和模式识别技术，检测农田中的病虫害情况，并自动给出相应的控制措施。
例如，系统可以识别病虫害的种类、严重程度和分布范围，并给出农药的合理使用建议，从而减少农药的浪费和环境污染。
3. 土壤质量检测：基于计算机视觉的自动农业检测与控制系统可以通过图像处理和数据分析技术，检测土壤的质量和营养状况。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测智能农业技术的迅猛发展促进了现代农业的转型升级。
其中，基于机器视觉的智能农业作物杂草检测是一项备受关注的研究课题。
本文将深入探讨该技术的意义、原理和应用前景。
在传统农业生产中，农民常常需要耗费大量时间和精力来进行作物杂草检测与清理。
而该项工作通常具有一定的困难度，涉及大面积的作物覆盖以及杂草的多样性。
因此，引入基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术，将极大地提高作物杂草检测的效率和精准度。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术利用计算机视觉和图像处理算法，将传感器获取的作物图像进行处理和分析，实现自动化的杂草检测。
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，图像采集是整个检测过程的基础，通过高分辨率的图像采集设备，实时获取作物生长情况。
然后，进行图像预处理，主要是将采集到的图像去噪、增强对比度、图像分割等，以便更好地进行后续处理。
接下来，通过特征提取算法，从图像中提取出与作物和杂草相关的特征信息，例如形状、颜色、纹理等。
最后，利用分类识别算法对提取到的特征进行分类和识别，判断出作物和杂草的位置和种类。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术具有许多独特的优势。
首先，该技术可以大幅度减少人工干预，提高工作效率。
农民不再需要花费大量时间和人力资源进行杂草检测与清理，可以更好地利用时间和资源进行其他重要的农业工作。
其次，该技术可以实现杂草的精准识别和分布情况的详细记录，为农民提供农药使用和土壤调理的科学依据，减少农药使用量，降低对环境的污染。
此外，智能农业作物杂草检测技术还可以实现实时监测和预警，提前应对可能的灾害，保障农作物的安全和质量。
基于机器视觉的智能农业作物杂草检测技术不仅在理论上具有广阔的应用前景，而且在实际生产中已经取得了一些成功的应用案例。
例如，许多农业机械化企业已经研发出基于机器视觉的智能喷药机，通过自动识别和定位杂草，实现了高效、精准的喷药操作。
基于计算机视觉的植物病害识别方法综述
基于计算机视觉的植物病害识别方法综述
于明;郭志永;王岩
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2024(24)12
【摘要】病害识别是计算机视觉技术在农业领域的重要应用之一,对及时发现和早期预防植物病害起着关键作用。
近年来,随着病害识别方法的不断演进,病害识别性能有了显著提高,但自然条件下病害特征提取困难、病害严重程度难以区分等问题依然存在。
为了在现有方法的基础上进一步探索病害识别的新思路,先是针对不同识别目标,分析病害识别和病害严重程度识别的研究现状。
然后从视觉特征类型和学习方式两个角度对植物病害识别方法进行全面的比较与研究,指出深度模型是当前植物病害识别的主流方法,融合多源信息和结合不同的机器学习方式是改进植物病害识别的重要手段,并将不同识别方法在主流数据集上的性能进行对比和分析。
最后对未来发展方向进行展望。
【总页数】13页(P4811-4823)
【作者】于明;郭志永;王岩
【作者单位】河北工业大学人工智能与数据科学学院;天津商业大学信息工程学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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智能农业系统中的图像识别算法研究
智能农业系统中的图像识别算法研究随着人工智能和物联网技术的发展，智能农业系统正逐渐成为农业产业升级的重要方向。
在这一系统中，图像识别算法起着至关重要的作用。
本文将就智能农业系统中的图像识别算法进行研究，并论述其在提高农作物管理效率、防治病虫害、智能化决策等方面的应用。
一、提高农作物管理效率智能农业系统中，图像识别算法可以用于进行农作物生长状态的监测和管理。
通过对农田中的作物进行图像采集和分析，可以实时监测作物的生长状况，如生长速度、叶面积、色素含量等，帮助农民及时调整水肥管理、病虫害防治等工作，从而提高农作物产量和品质。
例如，针对大田作物，可以利用图像识别算法对植株的相对生长速率进行分析，及时发现生长缓慢的植株，进行精准施肥以提高产量。
二、病虫害的防治在智能农业系统中，图像识别算法可用于病虫害的识别和预警。
传统的病害检测方法需要人工观察和识别，耗费时间和人力资源，并且容易出现漏检等问题。
而图像识别算法可以通过对病虫害图像的分析和比对，快速判断出是否存在病虫害，并提供及时的预警信息。
例如，针对某种特定病虫害，可以通过训练图像识别算法，使其能够识别并区分出感染该病虫害的植物，及时采取相应的防治措施，减少病虫害造成的损失。
三、智能化决策图像识别算法还可以在智能农业系统中用于辅助决策。
通过对农田、作物和气象等多方面的图像信息进行综合分析，可以为农民提供农事决策的参考。
例如，通过对降雨情况和作物生长状态的图像分析，可以预测作物的灌溉需求，并自动调整灌溉系统，实现智能化的农田水资源管理。
另外，在农作物收获期间，通过图像识别算法的辅助，可以实现精准的采收决策，提高采收效率和产品质量。
四、图像数据的收集和处理智能农业系统中，图像识别算法需要大量的训练数据和实时的图像输入。
因此，如何收集和处理农田中的图像数据是一个关键问题。
一方面，可以利用遥感技术、无人机等先进的技术手段进行图像采集，确保采集到足够多、具有代表性的农田图像。
AI技术在农作物病虫害防治中的应用创新
AI技术在农作物病虫害防治中的应用创新引言：近年来，随着人工智能（AI）技术的迅速发展，它开始在各个领域展现出强大的应用潜力和创新能力。
农业作为全球粮食生产和食品安全的关键领域之一，也开始逐渐受益于AI技术的引入。
特别是在农作物病虫害防治方面，AI技术正在以其高效、准确和可靠的特点，推动传统农业模式向数字化、智能化转型。
一、基于机器学习的病虫害识别与预测1.1 机器学习算法在病虫害识别中的应用机器学习算法通过对海量数据进行训练和分析，并自动调整模型参数，能够实现对不同类型病虫害的准确识别。
例如，利用卷积神经网络（CNN）图像分类方法结合大规模标签数据集训练模型，能够对图像中存在的病虫害进行自动识别。
同时，支持向量机（SVM）等传统机器学习算法也可以利用多个特征维度，对农作物的病虫害种类进行分类和识别。
1.2 AI技术在病虫害预测中的优势AI技术还能根据历史数据、环境因素和气象等多个变量，建立数学模型来实现病虫害发生的预测。
基于机器学习的算法能够持续优化自身性能，实现更加准确的预测结果。
这将帮助农民合理使用防治措施，提前制定有效的防治策略，并增强对农作物病虫害预警能力。
二、智能化防控系统应用于农田管理2.1 传感器技术与数据采集利用传感器收集土壤水分、温度、光照强度以及周围环境条件等各项参数数据，并通过无线网络上传至云端服务器。
通过云计算平台对这些大量数据进行分析，可以向农民提供实时监测报告，使其了解到作物生长状态以及可能出现的风险情况。
2.2 农田智能病虫害管理结合机器视觉技术和AI算法，在农田中安装无人机、摄像头等设备进行图像采集，通过自动识别和分析病虫害的迹象，将其与预警模型结合，提供智能决策建议。
同时，智能化系统还可以根据实时数据为农民制定精准施药计划和防治策略，有效减少化学农药的使用量，并且降低环境风险。
三、推进农业数字化智能化发展所面临的挑战与应对措施3.1 数据安全与隐私保护随着大量敏感数据在农业领域积累和应用，数据安全和隐私保护成为一个亟待解决的问题。
计算机视觉技术如何应用于农作物病虫害诊断
计算机视觉技术如何应用于农作物病虫害诊断在当代农业生产中，农作物的病虫害是一个严峻的问题，它会影响到农作物的生长发育和产量。
传统的病虫害诊断方法通常需要专业的农业技术人员来进行观测和判断，费时费力且容易出现主观误判的情况。
然而，随着计算机视觉技术的快速发展，它正逐渐被应用于农作物病虫害的诊断中，为现代农业生产提供了一种更加高效、准确的解决方案。
计算机视觉技术是研究计算机通过处理图像或视频来获取、分析和理解视觉信息的一门学科。
它的发展使得机器可以像人类一样“看见”和“理解”图像，从而在不同领域具有广泛的应用前景。
作为一种非侵入性的诊断方式，计算机视觉技术基于图像处理、模式识别和机器学习等技术手段，通过处理农作物图像来判断作物是否受到病虫害的侵袭。
农作物病虫害诊断的关键在于通过观察作物的生长情况和症状来判断是否受到病虫害的影响。
传统的方法是依靠专业的农业技术人员，通过目测和经验判断来诊断作物的健康状态。
然而，这种方法存在一些问题，如主观性强、准确率低、人力成本高等。
而计算机视觉技术则可以通过图像处理和模式识别等技术手段，对作物的图像进行分析和判断，从而提高诊断的准确性和效率。
具体来说，计算机视觉技术在农作物病虫害诊断中主要包括以下几个方面的应用：首先，计算机视觉技术可以通过图像处理和特征提取等方法，对农作物病害图像进行分析和识别。
通过建立病害图像数据库和使用机器学习算法，可以训练计算机视觉系统识别各种病虫害的特征和模式。
这样，当新的病害图像输入系统时，系统可以自动识别并给出相应的诊断结果。
其次，计算机视觉技术可以通过监测和分析作物的生长情况，提前预警病虫害的发生。
通过对农田的图像进行实时监测和分析，可以及时检测到病虫害的蔓延情况，并给出预警信息。
这使得农业生产者可以及时采取措施，避免病虫害的进一步扩散和损害农作物的生长。
此外，计算机视觉技术还可以结合其他传感器技术，如红外测温、光谱分析等，对农作物的病虫害进行综合诊断。
基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统
基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统农作物病虫害是农业中常见而严重的问题，若不及时发现和治理，将会导致大量农作物减产甚至死亡。
为了解决这一问题，人工智能技术应运而生，基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统应运而生。
本文将介绍该系统的原理、技术和应用，旨在帮助农民实现快速、准确的农作物病虫害检测和预警。
一、基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统原理基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统主要由图像识别、机器学习和数据分析组成。
其基本原理是通过摄像设备采集农田图像，并使用图像识别技术识别出病虫害。
随后，借助机器学习算法，系统对识别出的病虫害进行分类、分析和预测，进而提供给农民有效的预警通知。
二、基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统技术1. 图像识别技术图像识别技术是基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统的核心技术之一。
它可以通过深度学习算法对采集到的农田图像进行特征提取和分析，准确识别出不同种类的病虫害。
该技术不仅可以识别已知的病虫害种类，还可以通过不断学习和训练，提高系统对新病虫害的识别率。
2. 机器学习算法机器学习算法是基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统的另一个重要技术。
通过对大量病虫害数据的分析和学习，系统可以建立起病虫害的分类模型和预测模型。
这些模型可以通过实时监测和分析最新的数据，快速准确地识别和预测农作物病虫害的发生和传播趋势。
3. 数据分析技术基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统需要大量的数据支持。
数据分析技术可以对农田环境、天气、土壤、作物生长状况等多种因素进行综合分析，为系统提供准确的病虫害预警。
通过对大数据的实时监测和分析，系统可以及时发现农作物病虫害的发生，并提供相应的防治建议。
三、基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统应用1. 实时监测与预警基于人工智能的农作物病虫害检测与预警系统可以实时监测农田状况，并及时发现病虫害的发生。
一旦发现病虫害，系统将会立即发送预警通知给农民，提醒他们采取相应的防治措施，从而避免或减少农作物减产的情况发生。
基于机器视觉的农田作物识别算法的研究
１ 农 作物 与背景物视频 图像的获取
农作物与背景物的视频图像是通过计算机视觉 系统获取的，本文研的计算机视觉系统由硬件平 台与 软件 平 台 共 同组 成 。其 中硬 件平 台 由计算 机 、
Ｄ Ｐ ６ ｌ 信 号处 理器 （ 号为 ｚ ３ Ｓ ２Ｂ 、Ｃ ＳＣ７３ 型 ＹｌＤ Ｐ ３ Ｂ）Ｃ Ｄ
Ｗｉ ０ ｓ Ｐ操作 系 统 、Ｃ ｒ ００Ｉ ａｅ Ｅ ｖ ２ ｎ ｗ ｄ ｘ Ｃ Ｓｆ ０ 、 ｇＲ Ｃ ． ０６ ｍ ０
发视觉型智能化控制系统 ，以防治田间杂草与病虫 害，是计算机视觉技术在农作物保护 中的重要研究
内容【 ” 。
等软件组成 。为避免光线对农作物与背景物色度值
法和最大类间方差法， 并分析 比较 了它们在农作物与背景物识 别应用 中的优缺点 。 试验结果表明 ， 最大类 间方差法识别作物区
域的准确率可达 ８ ％以上。 ０
关键词 ： 机器视觉 ； 农作物 ； 颜色模型 ； 大类 间方差法 最
中图 分 类 号 ： Ｐ９ ．１ ３１ ｒ ４ 文献 标 识 码 ： Ａ
本 问题 ， 各种化学药剂的施用量已经直接影响到农 作 物 的产量 、 品质 和农 业生 态环 境 ， 切需 要 限制 药 迫
剂 用量 ， 行精 细喷洒 农药 ， 进 减少 环境 污染 。因此 ， 研 究 田问农 作 物 与背 景物 的 自动检 测 与识 别技 术 ，开
摄 像 机 、ｓ ｕ Ｂ连 接 线 等 设 备 组 成 。 软 件 平 台 由
故通过叶片的颜色阈值来研究作物与背景物的识别 技 术成 为 了可能 。本 文采用 Ｒ Ｂ颜 色模 型来研 究玉 Ｇ
米 与背景 物 的识别 方 法 ，以期 为 将来 各种 农 作物 与
基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法
基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法一、本文概述随着现代农业技术的快速发展，机器视觉技术在农业生产中的应用越来越广泛。
其中，株间机械除草作为现代农业自动化和智能化的重要组成部分，对于提高农业生产效率、降低劳动力成本以及保护环境具有重要意义。
本文旨在探讨基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法，以期为实现精准、高效的除草作业提供理论支持和技术指导。
本文将首先介绍机器视觉技术在农业领域的应用背景和发展现状，阐述株间机械除草装置的重要性和研究意义。
随后，本文将详细介绍基于机器视觉的作物识别与定位方法，包括图像预处理、特征提取、作物识别、定位算法等关键技术环节。
通过对现有研究进行梳理和分析，本文将总结出当前研究的不足之处和未来发展趋势，并提出相应的改进和优化建议。
本文将展望基于机器视觉的株间机械除草装置在农业生产中的应用前景，探讨其在实现农业现代化、提高农业可持续发展能力等方面的潜在价值和意义。
本文旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示，推动机器视觉技术在农业领域的广泛应用和深入发展。
二、机器视觉基本原理与技术机器视觉是一门涉及多个学科的交叉学科，其核心是利用计算机和相关图像处理技术来模拟和扩展人类视觉功能，实现对客观事物的识别、跟踪和测量等任务。
在农业领域，机器视觉技术的应用日益广泛，特别是在自动化除草装置中，机器视觉技术发挥着至关重要的作用。
机器视觉的基本原理可以概括为三个主要步骤：图像获取、图像处理与分析和结果输出。
通过图像获取装置（如摄像机）捕捉目标物体的图像，并将其转换为计算机能够处理的数字信号。
这一步骤中，图像的质量直接影响到后续处理的准确性和效率。
因此，选择合适的图像传感器、光学镜头以及合适的照明条件是至关重要的。
接下来是图像处理与分析阶段。
在这一阶段，计算机通过对获取的图像进行各种算法处理，提取出有用的信息。
这些算法包括但不限于图像预处理（如去噪、增强等）、特征提取（如边缘检测、角点检测等）以及模式识别（如分类、聚类等）。
基于图像处理与计算机视觉技术的农作物病虫害识别与监测
基于图像处理与计算机视觉技术的农作物病虫害识别与监测农作物病虫害是农业生产中常见的问题，它们给农作物的生长发育和产量带来了很大的威胁。
然而，传统的农作物病虫害监测方法往往需要专业知识和大量的人力资源，效率低下且易于出现误判。
而基于图像处理与计算机视觉技术的农作物病虫害识别与监测方法具有非常广阔的应用前景。
首先，利用图像处理技术可以轻松地获取和处理农作物的图像数据。
通过智能手机或者无人机等设备，农民可以方便地对农田中的农作物进行拍照，获取大量的农作物图像。
然后，利用图像处理技术对这些图像进行预处理，包括去噪、增强和分割等操作，以提高后续病虫害识别的准确性。
其次，计算机视觉技术可以实现对农作物病虫害的自动识别与分类。
通过训练深度学习模型，可以利用大量的农作物图像数据进行病虫害的识别与分类训练。
这些深度学习模型可以学习病虫害的特征，从而能够准确地判断农作物是否受到病虫害的侵害。
同时，基于图像处理和计算机视觉技术的方法还可以实现不同病虫害的区分与鉴别，对农民提供更加精准的预警和防治建议。
此外，基于图像处理与计算机视觉技术的农作物病虫害监测还具有实时性和扩展性的特点。
通过搭建远程监测系统，农民可以随时随地通过智能手机或者电脑等终端获取农作物状况，及时发现和处理病虫害问题。
同时，基于云计算的农作物病虫害监测系统还可以实现大规模数据的处理和分析，提高病虫害识别与监测的效率和准确性。
然而，基于图像处理与计算机视觉技术的农作物病虫害识别与监测也面临一些挑战。
首先是图像数据的质量和多样性问题。
由于环境和光照等因素的影响，农作物图像往往存在噪声和失真等问题，这对病虫害识别算法的准确性提出了挑战。
同时，不同农作物和不同病虫害之间的差异也增加了病虫害识别的难度。
其次是数据获取和处理的问题。
农作物图像数据的获取和处理需要耗费大量的时间和成本，如何快速高效地处理这些数据也是一个需要解决的问题。
综上所述，基于图像处理与计算机视觉技术的农作物病虫害识别与监测在农业领域具有重要的意义和应用前景。
机器视觉技术在农作物病虫害检测中的应用
机器视觉技术在农作物病虫害检测中的应用引言：农作物病虫害是农业生产中的重要问题之一，对于农民来说，及时准确地发现和识别病虫害对农作物的保护至关重要。
传统的农作物病虫害检测方法通常需要大量的人工劳动和时间投入，效率低且容易出现识别误差。
然而，随着机器视觉技术的发展，它已经成为农作物病虫害检测的一种重要工具。
本文将讨论机器视觉技术在农作物病虫害检测中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是指以图像或视频作为输入，通过图像处理和模式识别技术来实现目标检测、识别和分类的一种技术。
它通常包括图像获取、图像预处理、特征提取和模式分类等步骤。
在农作物病虫害检测中，机器视觉技术通过使用高分辨率传感器获取农田图像，然后利用图像分析和模式识别技术来实现病虫害的自动检测和识别。
二、机器视觉技术在农作物病害检测中的应用1. 病虫害图像采集：机器视觉技术可以利用无人机、移动机器人或固定摄像机等设备，对农田进行图像采集。
这些图像可以提供高分辨率的农田图像，以便更准确地检测和识别病虫害。
2. 图像预处理：采集到的农田图像可能受到光照条件、噪声和图像模糊等因素的影响，需要进行图像预处理以提高图像质量。
常见的图像预处理方法包括去噪、图像增强和图像配准等。
3. 特征提取：在机器视觉技术中，特征提取是一项重要的任务。
通过提取图像中的特征，比如颜色、纹理和形状等信息，可以帮助识别农作物中的病虫害。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和纹理描述符等。
4. 模式分类：一旦提取到农田图像中的特征，机器视觉技术可以使用模式分类方法来识别不同类型的病虫害。
常见的模式分类算法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。
三、机器视觉技术在农作物病害检测中的优势1. 自动化：相比传统的人工检测方法，机器视觉技术可以实现自动化的病虫害检测，减少了人工劳动和时间投入，提高了检测的效率。
2. 高准确性：机器视觉技术通过数字图像处理和模式识别技术，可以对农田图像中的病虫害进行准确的检测和识别，减少了人为判断的主观性。
基于机器视觉的农作物智能化识别技术研究
基于机器视觉的农作物智能化识别技术研究近年来，在农业领域，科技的发展和智能化技术的应用越来越受到关注。
其中，基于机器视觉的农作物智能化识别技术是一种新兴的技术，能够对农作物进行高效、准确的识别和管理，为农业生产带来了革命性的变化。
一、机器视觉技术的发展现状机器视觉是一门跨学科的技术，它集计算机科学、图像处理、机器学习、数学和物理学等多学科为一体，可以从图像中自动地获取并处理信息，实现自动化的目标检测、物体识别、场景理解等任务。
随着计算机技术的发展，机器视觉技术也得到了很大的发展，目前已经应用到了许多领域，如自动驾驶、安防监控、生物医学等。
在农业领域，机器视觉技术被广泛应用于农作物的识别和管理。
通过搭载高清摄像头、光学雷达等设备，自动地获取、分析和处理农田图像数据，实现多元化的农作物智能化识别和管理任务。
现阶段，已经有了一些商业化的产品和解决方案，如FLIR公司的呀啪直播app农业管理系统、福瑞科技的数字农业解决方案等。
二、机器视觉在农作物识别中的应用农作物的识别是机器视觉在农业领域中最重要、最应用的一个领域。
农作物的识别可以分为种类识别、生长状态识别等。
通过机器学习技术，可以将不同品种的农作物进行分类，比如，在水稻田中，可以将不同品种的水稻进行区分；同时，通过颜色特征、形态特征等，可以检测出生长状态的差异，判断农作物的生长状况和健康状况。
在现有技术中，常用的农作物识别算法主要包括传统的图像处理算法和深度学习算法两类。
传统的图像处理算法主要是通过颜色分割、纹理分析等手段提取农作物的特征，进而进行农作物的分类，代表性算法有HSV算法、YCbCr算法等，但其准确性和稳定性不如深度学习算法。
而深度学习算法则可以根据训练数据自动提取关键特征，采用神经网络模型进行农作物的识别分类。
三、机器视觉技术在农业生产中的应用案例近年来，随着智能农业的推进，越来越多的农场开始使用机器视觉技术进行农作物管理。
以下是一些常见的应用案例。
一种基于人工智能的农业病虫害识别方法[发明专利]
![一种基于人工智能的农业病虫害识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6507f792b1717fd5360cba1aa8114431b80d8e7c.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810660699.2(22)申请日 2018.06.25(71)申请人 北京普惠三农科技有限公司地址 100025 北京市朝阳区朝阳路十里堡（北京印染厂南院）177幢内7号(72)发明人 刘鑫达 梅淑欢 戴勤海 (74)专利代理机构 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司 11003代理人 尹振启(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06K 9/40(2006.01)G06N 3/04(2006.01)(54)发明名称一种基于人工智能的农业病虫害识别方法(57)摘要一种基于人工智能的农业病虫害识别方法，步骤1，对采集到的叶子图像进行预处理，使用快速傅里叶变换将叶子图像变换到频域，去掉高频部分，恢复成空域图像；步骤2，将得到的图像进行碎片多尺度化处理，得到不同尺度的图像切片，形成不同尺度的训练数据集；步骤3，构建深度神经网络模型进行参数初始化和调优，使其更适宜于农作物数据；步骤4，将深度网络模型得到的多尺度特征进行MLP特征融合，使用融合的特征训练分类器进行识别。
权利要求书2页 说明书3页 附图2页CN 108960310 A 2018.12.07C N 108960310A1.一种基于人工智能的农业病虫害识别方法，其特征在于，步骤1，对采集到的叶子图像进行预处理，使用快速傅里叶变换将叶子图像变换到频域，去掉高频部分，恢复成空域图像；步骤2，将得到的所述空域图像进行碎片多尺度化处理，得到不同尺度的图像切片，形成不同尺度的训练数据集；步骤3，构建深度神经网络模型进行参数初始化和调优；步骤4，将深度网络模型得到的多尺度特征进行MLP特征融合，使用所述融合的特征训练分类器进行识别。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤1中，首先对采集到的叶子图像进行预处理，使用快速傅里叶变换将叶子图像变换到频域，对尺寸为M*N的叶子图像函数f(x，y)的离散傅里叶变换为所述u和v是叶子图像的频率变量，F(u，v)即为叶子图像的频率分布图谱，其中越靠近中心的位置频率越低，灰度值越高的位置代表该频率的信号振幅越大，使用中间为真、其余为假的蒙版与频率分布图谱相乘滤掉高频，所述蒙版为使用傅里叶逆变换将频率分布图谱转化为空域图像f′(x，y)，其中F′＝F×G3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步骤2中，将得到的图像f'(x,y)进行多尺度碎片化处理，以(M/2,N/2)为大小进行切片，得到4张(M/2×N/2)切片图像；以(M/3, N/3)为大小进行切片，得到9张(M/3×N/3)切片图像；将所有图像都做上述处理，得到三种尺度的训练集，尺度分别为(M×N)(M/2×N/2)(M/3×N/3)。
智能农业系统中作物识别技术的应用指南
智能农业系统中作物识别技术的应用指南智能农业系统是指利用现代科技手段，通过无人机、传感器、人工智能等技术来提高农业生产效率和农作物产量，进一步推动农业现代化发展的一种创新型农业管理系统。
作物识别技术作为智能农业系统的关键技术之一，可以帮助农民准确识别作物类型、生长情况和病虫害等，从而精确调控农业生产过程，实现精细化管理，提高农作物产量和质量。
本文将从智能农业系统的概念、作物识别技术的原理与方法、应用案例以及未来发展前景等方面，为读者提供一个关于智能农业系统中作物识别技术应用的指南。
首先，智能农业系统是指通过物联网、大数据、云计算等信息技术手段，将农业生产过程中的各项数据进行实时监测和传输，通过数据分析和智能决策，实现对农作物种植、施肥、灌溉、病虫害防治等环节的精细化管理。
作物识别技术作为智能农业系统的核心技术之一，通过图像识别和模式识别等算法，可以准确地识别不同作物的种类、生长状态和病虫害情况等。
它是智能农业系统实现农田智能化监测、农业生产精准化调控的重要工具。
其次，作物识别技术的原理和方法有多种。
常用的方法包括基于图像处理的特征提取和分类算法、基于机器学习的模式识别算法以及基于深度学习的卷积神经网络等。
图像处理算法可以通过提取作物图像的形状、颜色、纹理等特征，进行分类和识别。
机器学习算法可以通过训练样本和特征向量的输入，自动学习和识别不同的作物类型。
深度学习算法则可以通过构建多层的神经网络，实现对大规模图像数据的高效特征提取和准确分类。
这些方法的选择和应用，取决于具体的作物特征和识别需求。
作物识别技术在智能农业系统中具有广泛的应用前景。
一方面，作物识别技术可以帮助农民实现对不同作物的智能监测和管理。
通过对播种、生长、开花、结果等关键节点的识别，可以实时监测作物的生长状态和健康状况，及时调整农业生产措施，提高作物的抗病虫害能力，避免因灾害和病虫害而造成的损失。
另一方面，作物识别技术可以为农民提供农作物种植的智能化建议和决策支持。
基于计算机视觉的植物行为感知研究综述
基于计算机视觉的植物行为感知研究综述祁卫宇+王传宇++郭新宇摘要：在植物整个生命周期中，植物的各个器官时刻发生变化，实时动态地观测植物形态变化对进一步研究外界环境对植物产生的影响以及植物内在生长机制具有重要意义。
本文首先阐述了植物行为感知的概念，对植物行为感知领域作了比较详细的论述，从基于计算机视觉的植物行为感知方法及应用2个方面回顾了该领域的发展现状，最后分析总结了目前存在的主要问题及可能的发展方向。
关键词：植物行为；感知；计算机视觉；长势获取；数字植物中图分类号： S126文献标志码： A文章编号：1002-1302（2017）06-0020-07植物是自然界中最常见的景观之一，与人类的生产、生活密切相关。
但是由于植物具有复杂的形态结构和生命特性，很大程度上限制了人们对植物的认知过程。
日本的Morimoto等认为，植物是“speaking plant（会说话的）”，与动物一样，研究者可以通过感知植物行为加深对植物的认识，即人们能够根据植物的某些生理或表观指标判断它们对外界环境的反应及自身的生长状态，而植物行为是指植物某个生长阶段或整个生命周期个体各器官或群体由于自身生长或外界环境刺激所产生的形态变化[1]。
感知则是指通过某种技术手段获取能够表现这种形态变化的特征指标。
植物生长环境比较复杂，它们对光温水气热以及養分的变化都可以通过内在生理信息或外部物理形态表现出来，所以人们可以利用传感器监测植物的生长，实时地获取植物的行为信息，并通过控制器结合人工智能（如神经网络、遗传算法和专家系统等）方法实现对植物生长环境的智能化控制。
Fleisher等也提出了1种基于知识和信息的管理园艺系统，建立植物生产工程系统概念，其实也依赖于计算机视觉对植物行为信息的获取[2]。
图像处理与计算机视觉技术可以实现对植物形态连续、无损的监测，并且数据获取方便快捷，再加上近年来人工智能、计算机视觉的快速发展，基于计算机视觉的植物行为感知技术已广泛应用于植物的长势信息获取、植物三维建模及生长模拟、植物动画合成等领域，因此对其研究具有重要意义。
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※农业科学 农业与技术2017, V ol.37, No.18 5一种基于机器视觉特征的农作物病变图像感知方法周 杰1 潘宏侠2 唐明军1（1.扬州工业职业技术学院电气与信息工程学院，江苏 扬州 225127；2.中北大学机械工程与自动化学院，山西 太原 030051）摘 要：针对农作物品种多样化、生长缓慢以及空间分布不均等特点，研究并设计了一种农作物病变视频感知方法，以提高农业物联网中视频监控系统的智能化程度。
该方法以固定周期采集且消除外部环境及随机干扰的视频图像为基准图像，将计算出的相邻基准图像的颜色特征偏差，灰度特征偏差，随机特征偏差输入模糊控制器，通过模糊规则推理并清晰化推理结果从而感知农作物是否发生病变及病变的程度，以适应不同品种的农作物。
实验证明，该方法对不同种类以及不同位置发生病变的农作物感知的准确度都较高。
关键词：农作物；机器视觉；图像感知；病变中图分类号：TP23 文献标识码：A DOI：10.11974/nyyjs.20170932004基金项目：扬州市2015重点研发计划社会发展面上项目（项目编号：YZ2015084）农业生产信息化是现代农业生产发展的必然趋势，是在IT 技术、现代生物技术等综合学科的支持下，借助于各种感知设备获取农业生产现场数据并运用精密机电设备等多种现代手段，对农作物实施精准农事操作与管理，以调动农业生产资料的潜力，多快好省地获得经济效益和环境效益[1][2]。
在农业生产信息化服务方面,发达国家机器视觉技术的应用已拓展到农业生产的全过程，我国信息技术在农业生产服务领域中的应用起步较晚，但近年来已经取得长足进步[3]。
在现代农业中增加机器视觉感知能力是农业信息化技术进步的表现,是实现农业生产现场与异构分布的客户端完全互连，服务物联网平台的智慧所在。
1图像感知过程机器视觉特征是图像直接呈现的事物的自然特征，如颜色、纹理、形状等。
对颜色和纹理特征的提取与分析可以作为评价农作物生长状态的重要依据。
本文研究了1种通过对机器视觉特征模糊推理，判断农作物是否发生病变的图像感知方法，感知过程如图1所示。
图1 图像感知过程图像感知过程由图像输入、特征提取、模糊推理输出3个部分组成。
图像输入：融合了基准图像获取与图像筛选2部分，通过捕捉视频摄像机的帧画面提取出不受外界环境及扰动影响，能直接反映农作物自然生长状态的图像作为系统的输入。
特征提取：在图像输入的基础上提取图像中农作物的颜色特征、灰度特征、随机特征。
模糊推理输出：对提取的农作物特征依据模糊规则推理，清晰化模糊推理结果后输出农作物是否发生病变的结果。
2图像输入2.1 基准图像的获取由于农作物的生长过程缓慢，基准图像的获取选择以天为单位，连续3d 为1个采集周期，采集周期的选取可以根据实际情况灵活设置。
在每1天中选取1段时间t,在t 时间内以时间间隔T 循环捕捉n 帧画面，如图2所示。
图2 基准图像的获取图2中每一天都要在固定的时间段t 内采集n 帧图像，由于农作物生长缓慢且对实时性要求不高，仅需2帧能反映农作物自然生长状态的图像作为当天的基准图像，因此需要对每天采集的n 帧图像进行筛选。
2.2 图像的筛选2帧图像可以视为1个m ×n 的二维矩阵，矩阵中的每1个元素为1个像素，同1种型号的视频摄像机采集的画面是一系列大小相等的二维矩N 阵，任意2帧图像A mn和 Bmn 的相关系数可表示为：（1）式（1A mn 和 B mn 的灰度均值，的值反映了图像A mn 和 B mn 的相似程度，的值越大则A mn 和 B mn 的相似程度越高，反之，的值越小说明2幅图像的差异越大。
图2中，从每天获取的n 帧图像中筛选出1帧的方法可通过计算n 帧图像的相关函数实现，表示为s ：（2）式（2）中，计算获取图像中任意不相同的2幅图像的相关函数，并选定1个阈值a ，当计算的某个相关函数值小于阈值时说明2幅图像的偏差大，图像受到了扰动，应予以剔除，从所有满足相关函数值大于阈值的图像中随机1帧都可作为筛选出的图像。
理论上阈值取值越大且采集周期T 越小时，筛选出的图像受外界扰动的影响就越小，然而在某些特殊环境如大风天气下，如果阈值取值过大可能筛选不出满足要6 2017, V ol.37, No.18农业与技术※农业科学求的图像，阈值的取值在0.9左右即可。
3图像特征提取3.1 颜色特征颜色特征描述了图像区域对应景物的表面性质，通过计算颜色矩可以反映出颜色的分布情况，一阶矩反映了每个颜色分量的平均强度，二阶矩反映了图像的不均（3）式（3）中，表示第ij个像素的第i个颜色分量，N是像素的数量，中颜色的不均匀性变化越大，发生病变的可能性就越大。
3.2 灰度特征对图像灰度值的统计在一定程度上反映了景物的纹理特征，生长状态健康的植物灰度变化不明显，当发生病变时，病变部分与正常部分灰度值相比较变化较大。
因此，通过对图像的灰度均值的计算可以间接反映植物表面纹理特征的变化。
实现时，以图像中任意1点g（x，y）为参考，与其相邻的点的可表示为g（x+Δx,y+Δy），则灰度差值可表示为：（4）令点g(x,y)4）计算出所有灰度级数以及gΔ（x，y）取各个值的次数，便可以得到gΔ（x，y）取值的概率p（k），此时的灰度特征可以由下式表示：（5）3.3 随机特征无论是农作物的病毒性病变还是细菌性病变，病变发生位置及呈现方式多种多样，有很大的随机性。
熵是图像所具有的信息的度量，是1个随机性的度量，当图像中的元素有较大的随机性时，熵较大，熵的值反映了图像中纹理的非均匀程度和复杂程度，熵的表示如下：（6）4图像特征模糊推理为了适应农作种类的多样性，采用模糊算法。
模糊推理是以相邻2d筛选出的图片的颜色特征二阶矩偏差Δσ、灰度特征偏差Δmean、以及随机特征偏差ΔE为输入，通过模糊规则运算，推理出农作物生长状态的分析结果。
4.1 特征参数的模糊分布由于农作物种类繁多，实验采集所有不同种类农作物病变图像数据较为困难。
考虑到农作物发生病变是1个缓慢的过程，且短期内病变图像间的差异较小，为了能近似确定农作物图像的各特征偏差可能出现的范围，以特征值变化10%为模糊限定阈值，任意连续3d中相邻2d的基准图像特征值均超出该限定条件时，图像间的相关系数必然大于限定阈值，可以直接判断为发生病变，当基准图像特征值在限定条件以内时需模糊推理出结果。
可以选用7个模糊子集涵盖3种特征偏差Δσ、Δmean、及ΔE的论域，即正大（PL）,正中（PM），正小（PS），零（ZO），负小（NS），负中（NM），负大（NL）。
无论特征偏差值是正或是负，一旦偏差值出现即说明连续2d采集的基准图像发生了变化，故模糊子集无需考虑偏差的方向，因此特征偏差的论域可简化为大（L）,中（M）,小（S）,零（Z）。
隶属度函数选用三角函数，表示如下：（7）结合公式（7），各特征参数偏差的模糊子集区间如表1所示。
表1 征参数偏差的模糊分布参数名称论域范围模糊子集区间分段点a b c dΔσ[0,value1]1/5value12/5value13/5value1value1Δmean[0,value2]1/5value22/5value23/5value2value2ΔE[0,value3]1/5value32/5value33/5value3value3表1中value1、value2、value3分别相邻2d中前1d基准图像的颜色特征二阶矩、灰度特征、随机特征值的1/10，模糊子集的区间长度均匀划分。
4.2 模糊推理规则通过观察病变的农作物的特征，可以归纳总结出以下规则：当颜色特征和灰度特征偏差较大时说明短期颜色变化明显且纹理变化大，可直接判定发生病变。
当颜色特征和灰度特征偏差较小，随机特征偏差较大时，可认为农作物发生病变且发生病变的位置较分散。
当颜色特征和灰度特征偏差存在，随机特征偏差较小时，可认为农作物病变位置集中在某一区域。
当所有特征值偏差变化较小且偏差的变化率较小时可认为农作物生长状态良好，否则视为病变。
基于上述的规则，以“0”表示生长状态较差，发生病变；“1”表示生长状态良好；“2”表示生长状态不佳，疑似病变；农作物生长状态的模糊规则如表2所示。
表2 生长状态模糊规则生长状态Δσ/ΔmeanL/L L/M L/S L/Z M/S M/Z S/Z Z/ZΔEL00002222M00022211S0*******Z002211114.3 清晰输出结果根据图像特征值偏差与农作物生长状态间的模糊关系，可以排列组合成32条模糊规则，每条规则都给出1个蕴含关系Ui,，则模糊推理总输出为：。
通过计算基准图像的特征值偏差，并根据式（7）计算相应的隶属度，根据模糊推理计算总输出并重新带入式（7）中，取计算结果的平均值即※农业科学 农业与技术2017, V ol.37, No.18 7为最后清晰化的农作物生长状态的结果。
5实验测试选用2种不同种类的农作物，分别对农作物1的茎叶生长状态和农作物2的果肉生长状态进行测试。
（ⅰ）正常状态 （ⅱ）异常状态图3 某农作物状茎叶状态基准图像表3 某农作物茎叶图像测试数据特征类型颜色特征σ灰度特征mean 随机特征E 正常状态图像11.507070.0975 5.0439病变状态图像12.257210.1005 5.4218绝对偏差0.750140.0030.3779输出结果0.28491根据模糊规则，表3的特征值数据表明被测对象已经发生病变，清晰化输出结果数据推理计算出病变的程度约为28.5%。
（ⅰ）正常状态 （ⅱ）异常状态图4 某农作物果实状态基准图像表4 某农作物果实图像测试数据特征类型颜色特征σ灰度特征mean 随机特征 E 正常状态图像25.154260.1694 3.1399病变状态图像29.14215 0.1506 3.3407绝对偏差 3.987890.01880.2008输出结果0.54575根据模糊规则，表4的特征值数据表明被测对象已经发生病变，清晰化输出结果数据推理计算出病变的程度约为54.6%。
6结语本文介绍了一种农作物生长状态感知方法，通过采集农作物生长视觉图像，并对提取的部分图像特征进行模糊推理判断出农作物是否发生病变以及可能的病变位置。
无论是对细菌性病变还是真菌性病变都有较好的监测效果，该方法可以应用至农业物联网中的视频监控系统，以扩充农业信息化系统的功能。
参考文献[1]BAIN C.The politics of food supply:P U.S.agricultural policy in the world economy[J].Contemporary Sociology,2010,39(2): 212-213.[2] BOTOLF P.The German information and communication technology(ICT)industry:spatial growth and innovation patterns[J].Regional Studies,2009,43(4):605-624.[3]张晓东,毛罕平,倪军.作物生长多传感信息检测系统设计与应用[J].农业机械学报,2009,40(9):164-170.作者简介：周杰(1981-），男，江苏扬州人，硕士，讲师，主要研究方向：计算机控制；潘宏侠（1950-），男，山西太原人，教授，博士生导师，主要研究方向：系统工程。