發(fā)布時間：2020-05-04 22:54

【摘要】：在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,病蟲害是影響農(nóng)作物產(chǎn)量的重要因素,及時發(fā)現(xiàn)并準(zhǔn)確識別出病蟲害具有十分重要的意義。在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中,人們通常采用人眼判斷的方式完成對病蟲害的識別,識別效果往往受限于實踐經(jīng)驗和取樣的合理性,并不同程度存在工作量大、效率低下、工作環(huán)境惡劣和易損毀作物等缺點。針對上述問題,本文設(shè)計實現(xiàn)了一種基于視覺的農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測飛行器。首先,提出了飛行器的軟硬件設(shè)計方案。介紹了飛行器的動力學(xué)模型,選用STM32F429和u C/OS-III設(shè)計了飛行控制單元,采用Jetson TK1、Ubuntu和Open CV實現(xiàn)了機(jī)載視覺檢測系統(tǒng)。為了便于可視化操作,利用QT、Open CV和無線通信技術(shù)開發(fā)了地面監(jiān)控軟件平臺。此外,設(shè)計了病蟲害的監(jiān)測策略,通過實驗確定了飛行器的最佳飛行高度范圍。然后,由于目前鮮有公開發(fā)表的旋翼無人機(jī)航拍的病蟲害相關(guān)數(shù)據(jù)集,本文自建數(shù)據(jù)集以滿足病蟲害檢測的需求。介紹了病蟲害視覺檢測的相關(guān)技術(shù),主要包括目標(biāo)識別問題的分類、病蟲害圖像的獲取、圖像的預(yù)處理和圖像的特征提取等。研究了農(nóng)作物病蟲害的目標(biāo)識別算法,分析了級聯(lián)分類器和基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類器的分類工作原理。通過實驗測試,比較了兩種分類器與不同特征描述算子組合檢測的準(zhǔn)確率和效率,最終確定采用HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征和SVM分類器完成對農(nóng)作物病蟲害的在線監(jiān)測任務(wù),并將該算法移植到了機(jī)載的嵌入式平臺。最后,通過實驗測試,結(jié)果表明:針對自建數(shù)據(jù)集中所包含的農(nóng)作物病蟲害,所設(shè)計的監(jiān)測飛行器能夠?qū)崿F(xiàn)在線監(jiān)測。
【圖文】：

FAZER-R植保無人機(jī)Fig.1-1FAZER-RPlantprotectionUAV

大疆MG-1SFig.1-2DJIMG-1S
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：S431;TP391.41

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本文編號：2649117