基于機(jī)器視覺(jué)的中華稻蝗早期蝗蝻的識(shí)別和檢測(cè)研究.pdf

1、水稻長(zhǎng)期以來(lái)都是我國(guó)人民種植的主要糧食作物，當(dāng)今人們對(duì)于糧食的安全和產(chǎn)量都提出雙重要求的情況下，對(duì)稻田進(jìn)行精細(xì)化管理，盡量減少化學(xué)藥劑的使用是我們當(dāng)今需要面對(duì)的問(wèn)題。中華稻蝗占到稻田土蝗數(shù)量的80％左右，是稻田土蝗的優(yōu)勢(shì)種。目前對(duì)于中華稻蝗的預(yù)測(cè)和防治都還存在大量使用人力普查，盲目防治的問(wèn)題。根據(jù)中華稻蝗在三齡前的群居特性，三齡后才擴(kuò)散稻田的生態(tài)習(xí)性，本文著重探討利用黏性陷阱誘捕中華稻蝗的前期蝗蝻，獲取黏板圖像，并在田間背景下采集中華稻

2、蝗的圖像，進(jìn)行中華稻蝗的齡期識(shí)別、分類以及早期稻蝗的檢測(cè)。
　　(1)設(shè)計(jì)了一種針對(duì)中華稻蝗和稻田早期越冬害蟲(chóng)的圖像獲取系統(tǒng)。固定相機(jī)的高度和光圈以獲得穩(wěn)定的圖像。實(shí)現(xiàn)了基于圖像識(shí)別技術(shù)的中華稻蝗的齡期的識(shí)別和計(jì)數(shù)。將圖像轉(zhuǎn)化為HSV空間，利用V通道的灰度圖像對(duì)原圖的灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)，改善了不均勻光照、目標(biāo)與背景灰度接近、目標(biāo)較小的情況下Otsu法難以計(jì)算最佳閾值的缺陷。通過(guò)圖像的增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)處理對(duì)圖像中的中華稻蝗進(jìn)行分割，進(jìn)而根

3、據(jù)中華稻蝗不同齡期體態(tài)的階躍性變化，完成對(duì)中華稻蝗的齡期識(shí)別和計(jì)數(shù)，為稻田蝗蟲(chóng)的蟲(chóng)情在線監(jiān)測(cè)及管理決斷提供依據(jù)。
　　(2)提出了基于圖像特征提取的早期中華稻蝗害蟲(chóng)和典型越冬害蟲(chóng)的識(shí)別方法。采用“圖像分割——特征提取——分類器設(shè)計(jì)”的技術(shù)路線，在圖像分割階段，將早春時(shí)期的越冬害蟲(chóng)二化螟和稻縱卷葉螟與中華稻蝗的幼蟲(chóng)進(jìn)行分割并將圖像填充為相同大小;介紹了模式識(shí)別的主要方法，進(jìn)一步針對(duì)圖像分割后的害蟲(chóng)目標(biāo)，提取了形態(tài)、不變矩、顏色和紋理

4、等全局特征;基于圖像的全局特征建立了SVM分類模型，針對(duì)早春的越冬害蟲(chóng)和蝗蝻進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了88.3％。
　　(3)將DPM引入中華稻蝗的檢測(cè)。類似于人體檢測(cè)，害蟲(chóng)由于姿態(tài)變化多樣，所處的環(huán)境復(fù)雜，對(duì)于害蟲(chóng)的檢測(cè)也是一個(gè)很有挑戰(zhàn)的課題。目前對(duì)于人體的檢測(cè)已經(jīng)有很多的方式，其中DPM（可變型部件模型）是在人體檢測(cè)中效果較好的一種方法。本文研究了基于DPM的中華稻蝗檢測(cè)。詳細(xì)介紹了DPM的原理，將中華稻蝗的自然環(huán)境樣本圖像作