【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業，特別是一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法及系統。
技術介紹
1、傳統的田間藥效試驗結果調查主要依靠人眼觀察巡查記錄，需要耗費大量人力和時間，尤其是在大面積田間，效率非常低，難以滿足快速、及時評估藥效的需求。并且人工識別蟲害類型和數量容易受到主觀判斷的影響，導致識別結果不準確，難以對蟲害種類和數量進行精確統計，影響藥效評估的可靠性。由于缺乏對蟲害種類、數量和分布的精確統計數據，難以有效評估施藥效果，無法確定農藥的防治效果是否達到預期。隨著農業信息化技術的快速發展，基于圖像處理的蟲害識別技術逐漸成為研究熱點，利用圖像處理技術可以自動識別和統計蟲害，減少人工巡查的工作量，提高工作效率。然而，現有的基于圖像處理的蟲害識別方法大多集中于對特定蟲害的識別，缺乏對多種蟲害的識別和統計分析，且難以有效評估施藥效果。鑒于此，本申請提出了一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法及系統。
技術實現思路
1、本專利技術克服了現有技術的不足，提供了一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法及系統。
2、為達到上述目的本專利技術采用的技術方案為：
3、本專利技術第一方面公開了一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，包括以下步驟：
4、獲取田間中各種類型蟲害的特征圖像，根據各種類型蟲害的特征圖像構建蟲害特征知識圖譜；
5、基于攝像設備獲施藥后田間中各植株的植株圖像，將所述植株圖像分割為若干子區域圖像，并判斷各子區域圖像是為蟲害感染子區域圖像還是為
6、根據各蟲害感染子區域圖像與無蟲害感染子區域圖像對各植株所施用的預設類型農藥的藥性進行分析，得到各植株所施用預設類型農藥的防害效果；
7、根據各植株的蟲害感染子區域圖像對各植株所感染的蟲害進行特征分析，得到各植株中所感染蟲害的蟲害類型；
8、根據各植株的蟲害感染子區域圖像對各植株所感染的蟲害進行計數分析，得到各植株中所感染蟲害的蟲害數量與各只蟲害的蟲害圖像；
9、根據各植株所施用預設類型農藥的防害效果、所感染蟲害的蟲害類型、所感染蟲害的蟲害數量以及各只蟲害的蟲害圖像生成各植株的統計分析報告，并將所述統計分析報告發送至預設終端上。
10、優選地，獲取田間中各種類型蟲害的特征圖像，根據各種類型蟲害的特征圖像構建蟲害特征知識圖譜，具體為：
11、獲取田間中所有可能存在的各種類型蟲害，并通過大數據網絡獲取各種類型蟲害的特征圖像；
12、構建知識圖譜，并基于田間中所有可能存在的各種類型蟲害將所述知識圖譜分割為若干個圖譜子節點，以及根據各種類型蟲害分別為各個圖譜子節點標定一個類型蟲害的索引標簽；
13、將各種類型蟲害的特征圖像分別存儲在被標定相應類型蟲害的索引標簽的圖譜子節點上，得到蟲害特征知識圖譜。
14、優選地，基于攝像設備獲施藥后田間中各植株的植株圖像，將所述植株圖像分割為若干子區域圖像，并判斷各子區域圖像是為蟲害感染子區域圖像還是為無蟲害感染子區域圖像，具體為：
15、在對田間中植株分別施用預設類型農藥后，基于攝像設備獲施藥后田間中植株的植株圖像，引入體素化算法，并預設體素網格的大小，基于體素化算法將所述植株圖像體素化為若干個體素網格；
16、獲取各個體素網格內所對應的區域圖像，得到若干個子區域圖像；隨機訪問任一子區域圖像，計算該子區域圖像與所述蟲害特征知識圖譜中圖譜子節點上所存儲的特征圖像之間的均方誤差值；
17、根據該子區域圖像與所述蟲害特征知識圖譜中圖譜子節點上所存儲的特征圖像之間的均方誤差值確定出該子區域圖像與各圖譜子節點上特征圖像之間的相似度；
18、將該子區域圖像與各圖譜子節點上特征圖像之間的相似度均與預設相似度閾值進行比較，若所述子區域圖像與各圖譜子節點上特征圖像之間的相似度均不大于預設相似度閾值，說明該子區域圖像中不存在蟲害，則將改子區域圖像標記為無蟲害感染子區域圖像；
19、若所述子區域圖像與某一個圖譜子節點上特征圖像的相似度大于預設相似度閾值，說明該子區域圖像中存在蟲害，則將該子區域圖像標記為蟲害感染子區域圖像；
20、訪問下一未訪問過的子區域圖像，重復以上步驟，以判斷出該子區域圖像是為蟲害感染子區域圖像還是為無蟲害感染子區域圖像，以此類推，直至對所有子區域圖像均判斷分析完畢。
21、優選地，根據各蟲害感染子區域圖像與無蟲害感染子區域圖像對各植株所施用的預設類型農藥的藥性進行分析，得到各植株所施用預設類型農藥的防害效果，具體為：
22、計算所有被標記為蟲害感染子區域圖像與被標記為無蟲害感染子區域圖像的總數目，根據所有被標記為蟲害感染子區域圖像與被標記為無蟲害感染子區域圖像的總數目計算出所述植株的蟲害侵染面積占比值；
23、將所述植株的蟲害侵染面積占比值與預設占比值進行比較；
24、若所述植株的蟲害侵染面積占比值不大于預設占比值，則獲取該植株所施用的預設類型農藥，說明該預設類型農藥的防害效果達標，并將該植株所施用的預設類型農藥標定為一型預設類型農藥；
25、若所述植株的蟲害侵染面積占比值大于預設占比值，則獲取該植株所施用的預設類型農藥，說明該預設類型農藥的防害效果不達標，并將該植株所施用的預設類型農藥標定為二型預設類型農藥。
26、優選地，根據各植株的蟲害感染子區域圖像對各植株所感染的蟲害進行特征分析，得到各植株中所感染蟲害的蟲害類型，具體為：
27、若所述子區域圖像與某一個圖譜子節點上特征圖像的相似度大于預設相似度閾值，則獲取相似度大于預設相似度閾值所對應的圖譜子節點所被標定的索引標簽；
28、根據相似度大于預設相似度閾值所對應的圖譜子節點所被標定的索引標簽確定出相應蟲害感染子區域圖像中所存在的蟲害類型；
29、依次類推，對各植株中所有蟲害感染子區域圖像中所存在的蟲害類型進行整合處理，得到各植株中所感染蟲害的蟲害類型。
30、優選地，根據各植株的蟲害感染子區域圖像對各植株所感染的蟲害進行計數分析，得到各植株中所感染蟲害的蟲害數量與各只蟲害的蟲害圖像，具體為：
31、獲取各植株的蟲害感染子區域圖像，對所述蟲害感染子區域圖像進行灰度化、高斯濾波以及對比度增強處理；
32、利用prewitt算子算法計算所述蟲害感染子區域圖像中各像素點的梯度值，將梯度值最大的像素點標定為種子點；
33、預設領域范圍大小，計算所述種子點與其預設領域范圍內鄰近像素點之間的灰度值差值；
34、若某一鄰近像素點與所述種子點之間的灰度值差值大于預設差值閾值，則將該鄰近像素點標記為附屬像素點，并將所述附屬像素點添加到所述種子點所屬的領域內；
35、若某一鄰近像素點與所述種子點之間的灰度值差值不大于預設差值閾值，則將該鄰近像素點作為新的種子點；
36、重復以上步驟，以將各像素點添本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，獲取田間中各種類型蟲害的特征圖像，根據各種類型蟲害的特征圖像構建蟲害特征知識圖譜，具體為：
3.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，基于攝像設備獲施藥后田間中各植株的植株圖像，將所述植株圖像分割為若干子區域圖像，并判斷各子區域圖像是為蟲害感染子區域圖像還是為無蟲害感染子區域圖像，具體為：
4.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，根據各蟲害感染子區域圖像與無蟲害感染子區域圖像對各植株所施用的預設類型農藥的藥性進行分析，得到各植株所施用預設類型農藥的防害效果，具體為：
5.根據權利要求3所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，根據各植株的蟲害感染子區域圖像對各植株所感染的蟲害進行特征分析，得到各植株中所感染蟲害的蟲害類型，具體為：
6.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方
7.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，所述攝像設備包括：
8.一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計系統，其特征在于，所述基于圖像處理的田間蟲害識別統計系統包括存儲器與處理器，所述存儲器中存儲有基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法程序，當所述基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法程序被所述處理器執行時，實現如權利要求1至7任一項所述的基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質包括基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法程序，當所述基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法程序被處理器執行時，實現如權利要求1至7任一項所述的基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，獲取田間中各種類型蟲害的特征圖像，根據各種類型蟲害的特征圖像構建蟲害特征知識圖譜，具體為：
3.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，基于攝像設備獲施藥后田間中各植株的植株圖像，將所述植株圖像分割為若干子區域圖像，并判斷各子區域圖像是為蟲害感染子區域圖像還是為無蟲害感染子區域圖像，具體為：
4.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，根據各蟲害感染子區域圖像與無蟲害感染子區域圖像對各植株所施用的預設類型農藥的藥性進行分析，得到各植株所施用預設類型農藥的防害效果，具體為：
5.根據權利要求3所述的一種基于圖像處理的田間蟲害識別統計方法，其特征在于，根據各植株的蟲害感染子區域圖像對各植株所感染的蟲害進行特征分析，得到各植株中所感染蟲害的蟲害類型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：尹飛，李振宇，彭爭科，肖勇，
申請(專利權)人：廣東省農業科學院植物保護研究所，
類型：發明
國別省市：
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