基于機(jī)器視覺(jué)的農(nóng)田害蟲(chóng)自動(dòng)識(shí)別方法研究.pdf

1、害蟲(chóng)的監(jiān)測(cè)、蟲(chóng)情蟲(chóng)害的統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)工作是害蟲(chóng)綜合管理預(yù)防的重要環(huán)節(jié)之一，傳統(tǒng)的害蟲(chóng)監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)方式需要具有相關(guān)知識(shí)的專(zhuān)業(yè)人員完成，而且會(huì)耗費(fèi)大量的人力財(cái)力。基于機(jī)器視覺(jué)的害蟲(chóng)自動(dòng)識(shí)別方法具有效率高、無(wú)接觸、安裝方便以及識(shí)別準(zhǔn)確率高等優(yōu)點(diǎn)，十分適合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要。
　　基于機(jī)器視覺(jué)的害蟲(chóng)識(shí)別與計(jì)數(shù)技術(shù)應(yīng)用了昆蟲(chóng)學(xué)、圖像處理以及模式識(shí)別等方面的理論原理。目前的研究主要針對(duì)的是實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的害蟲(chóng)識(shí)別，而實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的環(huán)境較為穩(wěn)定。實(shí)驗(yàn)室中，沒(méi)有

2、風(fēng)吹、雜物的影響，光照強(qiáng)度均勻穩(wěn)定不會(huì)發(fā)生變化，而且害蟲(chóng)樣本通常由人工擺放。故在此條件下采集到的害蟲(chóng)圖像的背景簡(jiǎn)單，光照穩(wěn)定，目標(biāo)害蟲(chóng)姿態(tài)良好。為了能在實(shí)際的復(fù)雜農(nóng)業(yè)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、高效地基于機(jī)器視覺(jué)的害蟲(chóng)分類(lèi)識(shí)別，本文對(duì)現(xiàn)有的實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行研究、分析，對(duì)存在的問(wèn)題和不足進(jìn)行了改進(jìn)和完善。
　　害蟲(chóng)識(shí)別技術(shù)主要包括：害蟲(chóng)圖像采集、害蟲(chóng)圖像預(yù)處理、圖像特征數(shù)據(jù)提取、特空間征優(yōu)化以及分類(lèi)識(shí)別計(jì)數(shù)等幾個(gè)步驟。為了獲得更加準(zhǔn)確、可靠的特征數(shù)

3、據(jù)，對(duì)圖像預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，解決了害蟲(chóng)擺放一致性的問(wèn)題，減少了灰度紋理特征數(shù)據(jù)的誤差。圖像特征是害蟲(chóng)識(shí)別的基礎(chǔ)，本文提取了包括17種形態(tài)特征、26種紋理特征、11種顏色特征共54維的原始特征空間。為了使害蟲(chóng)的分類(lèi)識(shí)別結(jié)果更加準(zhǔn)確、高效，采用多種智能算法對(duì)原始特征空間進(jìn)行優(yōu)化降維，獲取到的最優(yōu)特征子空間有效的提升了害蟲(chóng)分類(lèi)識(shí)別方法的性能。
　　為了驗(yàn)證上述設(shè)計(jì)的方法的可行性，本文使用工控機(jī)、攝像頭、光源以及金屬箱體等硬件設(shè)備開(kāi)發(fā)了