【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業智能檢測，尤其涉及基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法。
技術介紹
1、果樹病蟲害的檢測和管理是果樹種植過程中至關重要的一環。傳統的果樹病蟲害檢測方法主要依賴人工巡查，通過目視觀察果樹的葉片、果實和枝干來判斷病蟲害情況。然而，這種人工檢測方法存在較大的主觀性和局限性，難以實現對大規模果園的全面檢測，且檢測效率低下，易受天氣、光線和人力資源限制。此外，隨著果樹種植規模的不斷擴大，人工檢測方式的成本逐漸增高，無法滿足現代農業對高效、精準病蟲害管理的需求。因此，基于自動化和智能化技術的果樹病蟲害檢測手段逐漸成為研究和應用的重點。
2、目前已有的基于圖像處理的果樹病蟲害檢測系統主要依賴單一光譜(如可見光)的圖像分析，無法全面捕捉病蟲害的多維特征，尤其是在果樹表面病斑顏色變化不明顯或光照條件復雜時，檢測準確性較低。此外，現有系統大多未能充分結合環境因素(如溫度、濕度、土壤濕度等)對病蟲害發展的影響，導致在實際應用中，面對不同環境條件下病蟲害表現差異時，檢測結果常常不準確或不穩定。雖然部分系統采用了機器學習算法進行病蟲害分類和識別，但大多數模型缺乏動態調整的機制，無法根據果樹種類和生長階段對檢測閾值進行優化，導致誤檢和漏檢問題突出。當前技術還缺乏有效的病蟲害防治建議生成機制，難以提供個性化的防治方案，限制了智能化病蟲害管理系統在實際中的應用效果。
技術實現思路
1、本專利技術提供了基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法。
2、基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，包
3、s1，圖像采集：通過多光譜相機對果樹的不同部位進行圖像采集，采集的圖像包括可見光圖像、紅外圖像和紫外圖像，通過多角度拍攝方式獲取完整的果樹表面信息；
4、s2，圖像預處理：對采集到的圖像進行預處理，包括去噪處理、光照校正和圖像對齊，并通過深度學習模型進行圖像增強，確保圖像在不同光照條件下具有一致的清晰度和對比度；
5、s3，病蟲害特征提取：利用卷積神經網絡對預處理后的圖像進行病蟲害特征提取，構建特征向量，特征包括病斑顏色、形狀、大小和蟲害分布；
6、s4，多模態數據融合：采用多模態數據融合算法，將病蟲害特征與環境數據(如溫度、濕度、土壤濕度等)進行融合，增強病蟲害檢測的準確性；
7、s5，病蟲害分類與識別：基于提取的特征向量，利用支持向量機模型進行病蟲害分類，并根據分類結果自動識別果樹所患病蟲害類型；
8、s6，動態閾值判斷與決策：針對不同的果樹種類和生長階段，動態調整病蟲害檢測的閾值，結合專家系統提供的建議，生成病蟲害診斷報告，并提供相應的防治措施建議。
9、可選的，所述s1包括：
10、s11，多光譜相機安裝及校準：將多光譜相機固定安裝在果樹四周不同位置，確保相機對果樹的各個部位覆蓋全面，并對相機進行校準；
11、s12，可見光圖像采集：利用可見光傳感器對果樹的葉片、果實和樹干進行圖像采集；
12、s13，紅外圖像采集：利用紅外傳感器對果樹進行熱成像采集，檢測果樹葉片和果實的熱輻射差異；
13、s14，紫外圖像采集：利用紫外光相機對果樹表面進行紫外波段下的圖像采集，檢測果樹表面病變區域的熒光反射特征；
14、s15，圖像數據整合與傳輸：將采集到的可見光、紅外和紫外圖像數據進行整合，并通過預設的無線傳輸單元實時傳輸至預設的圖像預處理模塊，確保數據的完整性和傳輸速度。
15、可選的，所述s2包括：
16、s21，圖像去噪處理：對采集到的圖像進行去噪處理，消除圖像中的隨機噪聲；
17、s22，光照校正：針對不同光照條件下的圖像進行光照校正；
18、s23，圖像對齊：對不同角度的圖像進行對齊處理；
19、s24，圖像增強：通過深度學習模型對預處理后的圖像進行增強，確保在不同光照條件下，圖像具有一致的清晰度和對比度。
20、可選的，所述s3包括：
21、s31，特征提取模型設計：設計一個基于卷積神經網絡的特征提取模型，用于從預處理后的圖像中提取病蟲害相關特征；
22、s32，病斑特征提取：從特征提取模型輸出的特征圖中提取病斑特征，病斑特征包括顏色、形狀和大小；
23、s33，蟲害特征提取：識別圖像中存在的蟲害分布；
24、s34，特征向量構建：將病斑特征和蟲害分布特征整合為一個特征向量，用于后續的分類識別。
25、可選的，所述s4包括：
26、s41，環境數據采集：通過安裝在果樹周圍的傳感器，采集環境數據；
27、s42，多模態特征數據標準化處理：對病蟲害特征和環境數據進行標準化處理，使其具有相同的量綱；
28、s43.多模態數據融合算法：基于加權融合的多模態數據融合算法，將病蟲害特征數據與環境數據進行融合；
29、s44，數據融合優化：基于歷史數據，對融合算法中的權重參數進行優化。
30、可選的，所述s5包括：
31、s51，支持向量機模型的訓練：利用歷史病蟲害數據和環境數據，訓練支持向量機模型；
32、s52，支持向量機模型的分類過程：利用訓練好的支持向量機模型對提取的病蟲害特征進行分類；
33、s53，分類結果驗證與調整：對支持向量機模型的分類結果進行驗證。
34、可選的，所述s5還包括：
35、s54，病蟲害類型識別：基于支持向量機模型的分類結果，自動識別果樹所患病蟲害的具體類型；
36、s55，病蟲害識別結果驗證：對病蟲害識別結果進行驗證；
37、s56，防治措施建議生成：根據病蟲害識別結果，生成針對性防治建議。
38、可選的，所述s6包括：
39、s61，閾值設定規則：基于果樹的種類、品種、以及生長階段，設定不同病蟲害檢測的閾值；
40、s62，動態閾值調整機制：實時監測果樹的生長環境和病蟲害發展情況，根據數據變化動態調整檢測閾值。
41、可選的，所述s6還包括：
42、s63，病蟲害診斷報告生成：基于支持向量機模型分類結果和動態調整的閾值，結合專家系統提供的建議，生成病蟲害診斷報告；
43、s64，防治措施建議生成：根據病蟲害診斷報告，結合專家系統，生成針對性防治措施建議。
44、本專利技術的有益效果：
45、本專利技術，通過多光譜相機的多角度、多波段(可見光、紅外光、紫外光)圖像采集方式，全面捕捉果樹的不同部位和表面信息，確保檢測數據的豐富性和完整性。同時，采用圖像去噪、光照校正、圖像對齊等預處理步驟，并通過深度學習模型進行圖像增強，消除環境光照影響，保證圖像在不同條件下具有一致的清晰度和對比度。這種多維度、高質量的圖像輸入為后續病蟲害特征提取和分類奠定了堅實基礎，顯著提升了檢測系統的準確性和魯棒性。
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【技術保護點】
1.基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根據權利要求2所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S2包括：
4.根據權利要求3所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S3包括：
5.根據權利要求4所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S4包括：
6.根據權利要求1所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S5包括：
7.根據權利要求6所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S5還包括：
8.根據權利要求1所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S6包括：
9.根據權利要求8所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述S6還包括：
【技術特征摘要】
1.基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根據權利要求2所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根據權利要求3所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方法，其特征在于，所述s3包括：
5.根據權利要求4所述的基于機器視覺的果樹病蟲害檢測方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡文偉，陳佳鴻，林煜耿，龍嘉倫，梁嘉歡，李思語，朱嘉賢，
申請(專利權)人：肇慶學院，
類型：發明
國別省市：
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