農(nóng)作物蟲害嚴重制約著農(nóng)業(yè)生產(chǎn),因為農(nóng)作物蟲害種類多、密度大的特點,造成農(nóng)作物大量減產(chǎn),同時因在農(nóng)作物蟲害識別方面存在不完善性,導(dǎo)致處理蟲害方面,大量的噴灑農(nóng)藥也造成了較為嚴重的生態(tài)失衡問題。隨著精準農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)概念的興起和發(fā)展,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)蟲害檢測識別方法因其存在的識別速度慢、識別準確度低和主觀性強的缺點,已經(jīng)越來越不能滿足當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需要,利用信息技術(shù)輔助農(nóng)業(yè)生產(chǎn),實現(xiàn)對農(nóng)作物蟲害的智能識別和檢測,以減少不必要的農(nóng)藥噴施,對保護生態(tài)系統(tǒng)均衡,保障農(nóng)作物安全生產(chǎn),提高農(nóng)作物的質(zhì)量方面,有著十分重要的促進作用。本文旨在將云計算技術(shù)與圖像識別技術(shù)相結(jié)合,應(yīng)用于農(nóng)作物蟲害檢測方面,構(gòu)建基于圖像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)。本文利用基于微服務(wù)設(shè)計模式,采用基于SpringBoot框架進行開發(fā),并在VMware云計算框架上以分布式的方式進行部署。圖像識別方面,利用OpenCV提供的Python圖像處理庫函數(shù),以及基于中值濾波法的圖像去噪方法、基于最大類間誤差法(Otsu)和超綠特征的圖像分割方法的圖像預(yù)處理方法,利用基于多參數(shù)特征的特征提取方法,以及基于一對一淘汰策略和融合核函數(shù)的M-SVM多類識別算法,實現(xiàn)對六種大豆葉片螟蛾類蟲害的識別檢測,并通過實驗數(shù)據(jù),驗證本文采用的圖像識別方法在大豆葉片螟蛾類蟲害檢測方面,具有有效性和識別率高的特點。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.41;S433
【部分圖文】：

3 章 基于圖像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)圖像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)，采用 VMware 云平臺框架作為底 Dubbox 服務(wù)治理框架，構(gòu)建基于圖像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)別的農(nóng)業(yè)蟲害檢測服務(wù)模型。于 VMware 的云平臺研究are vSphere 利用虛擬化技術(shù)將傳統(tǒng)硬件設(shè)備（物理主機、網(wǎng)絡(luò)設(shè)轉(zhuǎn)換成為云平臺基礎(chǔ)架構(gòu)，提供對抽象后的虛擬資源的管理和調(diào)配源以服務(wù)的形態(tài)提供外部使用。本文開發(fā)建設(shè)的基于圖像識別的農(nóng)，建立在 VMware vSphere 云平臺基礎(chǔ)架構(gòu)之上。VMware vSphervCenter Suite、VMware vSphere 服務(wù)以及云端組件三部分構(gòu)成構(gòu)如下圖 3.1 所示，下面自底向上分析 VMware vSphere 云平臺架

圖 3.2 Dubbox 服務(wù)治理框架roviderr 是服務(wù)提供方，Provider 在啟動時，向 Registry 注冊自己提供狀態(tài)，且以集群模式分布式部署，這樣多個相同功能的 Prov情況，不會影響其他 Provider 運行和使用。onsumerer 為服務(wù)消費方，使用服務(wù)提供方提供的服務(wù)。Consumer 運自己所需的服務(wù)。egistry 負責(zé)管理服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)，記錄和維護 Provider 的注冊消息，的 Provider 時，Registry 利用基于長連接的檢測機制，定期變，保證 Provider 提供的服務(wù)的有效性，同時，Registry 為對等集實現(xiàn)擴容。Registry 在運行過程中出現(xiàn)異常時，因?qū)ψ韵?

以及客戶端和服務(wù)端之間數(shù)據(jù)交互，均由 D某個微服務(wù)模塊運行期間出現(xiàn)異常時，Dubbox 通過狀態(tài)，對出現(xiàn)異常狀況的微服務(wù)模塊注冊消息，置失效的微服務(wù)模塊，盡可能的保證服務(wù)的可靠性。像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)設(shè)計像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)功能構(gòu)建的基于圖像識別的農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)，主要手機、數(shù)碼相機等）拍攝的農(nóng)作物蟲害圖像信息，測服務(wù)客戶端上傳到服務(wù)端，利用圖像識別算法對取農(nóng)作物蟲害圖像識別結(jié)果，并提供圖像識別結(jié)果農(nóng)作物蟲害檢測服務(wù)功能如下圖 3.3 所示�；趫D像識別的農(nóng)業(yè)病蟲害檢測云服務(wù)
【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 溫芝元;曹樂平;;基于補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臍橙不同病蟲害圖像識別[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2012年11期

2 鄭永軍;吳剛;王一鳴;毛文華;;基于模糊模式的蝗蟲圖像識別方法[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報;2010年S2期

本文編號：2873399