【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于農業(yè)，涉及一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)和識別方法，具體的說是涉及一種精準識別辣椒常見蟲害并進行精準施藥的系統(tǒng)和方法。
技術介紹
1、隨著科技的發(fā)展，基于圖像識別和智能控制技術的農業(yè)機器人和智能施藥系統(tǒng)逐漸應用于農業(yè)生產中。蟲害圖像識別在農業(yè)領域至關重要，它能幫助農民及時發(fā)現和識別蟲害，從而減少對作物的損害。通過自動化監(jiān)測，圖像識別系統(tǒng)可以提高識別的準確性和效率，減少人工成本。此外，它還能支持精準施藥，優(yōu)化農藥使用，降低環(huán)境影響，促進可持續(xù)農業(yè)發(fā)展，從而有助于提高農作物的產量和質量。
2、目前，蟲害識別主要采用以下幾種技術：
3、圖像處理與特征提取：通過傳統(tǒng)的圖像處理方法，如邊緣檢測、顏色分割等識別蟲害。但這些方法對光照和背景變化敏感，識別準確性較低。
4、機器學習：使用傳統(tǒng)機器學習算法進行分類，該方法通常需要手工提取特征，效率低，且在處理復雜數據時表現不佳。
5、深度學習：利用卷積神經網絡(cnn)進行蟲害識別，已成為當前主流。這種方法能夠自動提取特征，識別準確率高。但對訓練數據的質量和數量要求較高，并且訓練過程計算量大，導致高昂的時間和成本。
6、目前市場上針對辣椒種植的蟲害識別和精準施藥系統(tǒng)仍然較少，且存在識別準確率低、施藥不夠精準等問題。因此，亟需一種能夠高效、精準識別辣椒常見蟲害并進行精準施藥的系統(tǒng)和方法，以提高農藥利用率，減少環(huán)境污染，保障農產品安全。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于針對上述現有
2、本申請?zhí)峁┑囊环N辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)采用如下技術方案：
3、一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，包括機架；其特征在于，所述蟲害識別系統(tǒng)還包括設置在機架上的：
4、相機模塊，由工業(yè)相機、深度相機與數據傳輸線構成，通過所述工業(yè)相機獲取蟲害的圖像信息，通過所述深度相機獲取蟲害的維度信息；
5、存儲模塊，由可讀存儲介質與數據發(fā)送裝置構成，用于存儲所述圖像信息和維度信息，并對數據進行發(fā)送；
6、分析模塊，由計算機與數據接收裝置構成，數據接收裝置與所述數據發(fā)送裝置連接，計算機基于維度信息獲取蟲害分布地圖，將分布地圖劃分為不同的密度區(qū)域，對不同密度區(qū)域進行標注，并獲得密度標識；
7、慣導模塊，由數據發(fā)送裝置、速度傳感器、慣性傳感器和定位裝置構成，通過所述慣導模塊對車輛數據進行采集，將采集到的數據發(fā)送到所述分析模塊，以實時調整車輛位姿；
8、施藥模塊，由藥箱、進氣管道、出藥管道和電磁閥噴頭連接構成，施藥模塊通過所述慣導模塊與分析模塊的結合，基于不同的密度區(qū)域執(zhí)行不同施藥指令。
9、進一步的，所述維度信息由組成，第一維度信息表征辣椒蟲害的水平高度信息，第二維度信息表征辣椒蟲害與采測點的直線距離信息。
10、進一步的，所述密度標識包括第一密度標識和第二密度標識，第一密度標識表征辣椒蟲害的分布密度低于預定值一，第二密度標識表征辣椒蟲害的分布密度低于預定值二。
11、進一步的，所述施藥指令包括第一濃度指令和第二濃度指令；第一密度標識對應第一濃度指令，第二密度標識對應第二濃度指令。
12、通過采用上述技術方案，上述第一維度信息和第二維度信息、第一密度標識和第二密度標識、第一濃度指令和第二濃度指令屬遞進關系，通過兩個維度信息記錄蟲害所在位置，當某一區(qū)塊內蟲害密度達到一定數量，則被標定第一密度標識，同時第一密度標識對應第一濃度的施藥指令，同理，當某一區(qū)塊內蟲害數量達到第二濃度標識的閾值，所觸發(fā)的施藥指令則為第二濃度施藥指令，通過對不同蟲害濃度的區(qū)域實行不同濃度的藥物噴灑，可以提高農藥的利用率，減少農藥對環(huán)境的污染。
13、本申請?zhí)峁┑囊环N辣椒蟲害圖像識別方法采用如下技術方案：
14、s1、圖像采集：通過工業(yè)相機采集待識別蟲害圖像，并通過數據發(fā)送裝置傳輸至分析模塊計算機中進行進一步分析處理；
15、s2、圖像預處理：預設模型對輸入圖像進行預處理，將輸入圖像調整到640×640像素，確保輸入一致性，從而加速計算并減少復雜性；
16、s3、特征提取：完成預處理后，待識別蟲害圖像通過卷積神經網絡來提取圖像特征，通過多個卷積層和激活函數，，捕捉圖像中的邊緣、紋理和形狀等信息；
17、s4、生成錨框：完成特征識別后，預設模型生成錨框，錨框是在特征圖上預定義的矩形框，模型通過這些框來檢測不同尺寸和形狀的目標，通過聚類算法確定錨框的尺寸，以適應訓練數據集中目標的多樣性；
18、s5、邊界框回歸：對于每個錨框，預設模型使用回歸方法來調整框的位置和大小，使其更好地擬合實際目標，并通過計算錨框與實際目標框之間的差異來實現模型學習和如何精確定位目標；
19、s6、類別預測：完成錨框生成后，預設模型將進行類別預測，每個錨框不僅預測位置，還會預測目標類別，通過全連接層，模型輸出每個框的類別概率分布，使用softmax函數將輸出轉換為概率，使得所有類別的概率和為1；
20、s7、非極大抑制：預測完成后，預設模型將進行非極大抑制，非極大抑制是用來消除重疊檢測的技術，通過設定一個置信度閾值和iou(intersection?over?union)閾值，保留最高置信度的框，去除與其重疊超過閾值的框，從而確保最終結果的唯一性；
21、s8、輸出結果：最終，預設模型輸出每個目標的類別、邊界框坐標和置信度分數，根據模型輸出的種類信息，高性能計算機對已識別蟲害圖像進行圖像劃分，生成分類圖像，并為每一分類圖像附加對應的種類信息為后續(xù)地蟲情預測和防治提供了有效的支持。。
22、綜上所述，本專利技術包括以下至少一種有益技術效果：
23、(1)本專利技術通過預設模型進行圖像識別，準確識別辣椒蟲害的種類和位置信息，提高了識別的準確性。
24、(2)本專利技術基于蟲害分布地圖和密度標識，施藥更為精準，避免了過度用藥或不足用藥的情況，提高了農藥利用率。
25、(3)本專利技術自動化識別和施藥系統(tǒng)可減少操作人員的勞動強度，進一步提高工作效率。
26、(4)本專利技術可減少農藥使用量，降低環(huán)境污染風險，進一步保障農產品的安全性。
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1.一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，包括機架；其特征在于，所述蟲害識別系統(tǒng)還包括設置在機架上的：
2.根據權利要求1所述的一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，其特征在于：所述維度信息由第一維度信息和第二維度信息組成，第一維度信息表征辣椒蟲害的水平高度信息，第二維度信息表征辣椒蟲害與采測點的直線距離信息。
3.根據權利要求1所述的一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，其特征在于：所述密度標識包括第一密度標識和第二密度標識，第一密度標識表征辣椒蟲害的分布密度低于預定值一，第二密度標識表征辣椒蟲害的分布密度低于預定值二。
4.根據權利要求1所述的一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，其特征在于：所述施藥指令包括第一濃度指令和第二濃度指令；第一密度標識對應第一濃度指令，第二密度標識對應第二濃度指令。
5.一種辣椒蟲害圖像識別方法，其特征在于，使用權利要求1-4任一項所述的一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，方法如下：
【技術特征摘要】
1.一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，包括機架；其特征在于，所述蟲害識別系統(tǒng)還包括設置在機架上的：
2.根據權利要求1所述的一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，其特征在于：所述維度信息由第一維度信息和第二維度信息組成，第一維度信息表征辣椒蟲害的水平高度信息，第二維度信息表征辣椒蟲害與采測點的直線距離信息。
3.根據權利要求1所述的一種辣椒蟲害圖像識別系統(tǒng)，其特征在于：所述密度標識包括第一密度標識和第二...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：劉思幸，彭康，張永吉，繆宏，許斌星，管春松，路恩會，戴敏，張永泰，吉鑫，夏云帆，劉旭，李小銀，張翼夫，張瑛，胡晨曦，魏利輝，肖茂華，曹冬林，張澤辰，
申請(專利權)人：揚州大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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