發(fā)布時(shí)間：2020-07-30 19:11

【摘要】：我國(guó)每年的儲(chǔ)糧損失約為3500萬(wàn)噸,因蟲害造成的損失占總損失的5%,造成經(jīng)濟(jì)損失巨大。有研究表明,大部分害蟲最早是在糧堆表層被發(fā)現(xiàn)的,因此及時(shí)掌握糧食表層害蟲發(fā)生發(fā)展情況對(duì)害蟲預(yù)警和防治具有重要意義。目前,我國(guó)大部分糧庫(kù)使用粘蟲板對(duì)糧面害蟲進(jìn)行誘捕并人工統(tǒng)計(jì)和識(shí)別。但是這種人工識(shí)別統(tǒng)計(jì)的方式人力成本高、信息獲取時(shí)效性差且人為影響大。因此行業(yè)急需用智能化手段解決粘蟲板上害蟲計(jì)數(shù)和識(shí)別的難題。本文以粘蟲板誘捕的6類主要儲(chǔ)糧害蟲的定位和識(shí)別為目標(biāo),開展了如下的研究和實(shí)現(xiàn)工作:1.建立了國(guó)內(nèi)儲(chǔ)糧行業(yè)首個(gè)6類主要儲(chǔ)糧害蟲粘蟲板圖像數(shù)據(jù)集,其中包括目標(biāo)定位圖像數(shù)據(jù)集20,827張和圖像恢復(fù)分類成對(duì)數(shù)據(jù)集8,134張,分別用于目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)和低分辨率圖像恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試。2.提出了一種基于SSD的儲(chǔ)糧害蟲圖像目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對(duì)六類害蟲粘蟲板圖像的目標(biāo)定位和分類識(shí)別。針對(duì)粘蟲板圖像的類與類之間相似度高、相機(jī)和粘蟲板位置固定、定位與分類無(wú)關(guān)的特點(diǎn),改進(jìn)了 SSD的目標(biāo)框回歸策略、損失函數(shù)、特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等,測(cè)試結(jié)果表明改進(jìn)后的SSD提高了害蟲定位的有效性,定位mAP達(dá)到91.31%。3.針對(duì)六類害蟲圖像分類識(shí)別任務(wù)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)提出了一種低分辨率圖像恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò),在目標(biāo)定位單頭害蟲圖像測(cè)試集上進(jìn)行分類識(shí)別測(cè)試,圖像分類識(shí)別平均F1值為87.3%。4.基于線性支持向量機(jī),實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)和低分辨率圖像恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò)的兩種分類識(shí)別結(jié)果的融合算法,分類識(shí)別F1值為95.22%,與目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)的分類識(shí)別結(jié)果相比提升12.95%,與恢復(fù)分類識(shí)別結(jié)果相比提升7.86%。5.為了解決識(shí)別算法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)客戶端與算法的運(yùn)行環(huán)境不同和糧庫(kù)服務(wù)器資源較少的問(wèn)題,基于本文提出的儲(chǔ)糧害蟲粘蟲板圖像目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)和低分辨率圖像恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種算法部署方案,其中包含一套算法服務(wù)系統(tǒng)和一套儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別客戶端軟件。目前,算法服務(wù)系統(tǒng)已為全國(guó)11個(gè)糧庫(kù)提供算法支持,通過(guò)儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別系統(tǒng)可幫助保管員盡早發(fā)現(xiàn)倉(cāng)內(nèi)害蟲并進(jìn)行科學(xué)殺蟲,本系統(tǒng)可以平均減少單倉(cāng)熏蒸藥量10%左右,平均節(jié)省單倉(cāng)人工130人時(shí)/年,提升了我國(guó)糧庫(kù)害蟲智能化識(shí)別的水平。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;S379
【圖文】：

的在線式儲(chǔ)糧害蟲圖像自動(dòng)實(shí)時(shí)采集設(shè)備，由服務(wù)器向ＯＩＴＤ發(fā)出采集指令可實(shí)逡逑現(xiàn)自動(dòng)化圖像采集，圖像采集過(guò)程將在第五章詳細(xì)論述。０１ＴＤ包括相機(jī)、支架逡逑和粘蟲板三部分，如圖１－１所示。相機(jī)選用深圳邁德威視開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)相機(jī)逡逑ＭｉｎｄＶｓｉｏｎ－ＧＥ５００Ｃ－Ｔ，有效像素為５００萬(wàn)，可拍攝最大２０ｃｍｘ２５ｃｍ的粘蟲板。逡逑（乞架ｈ邋Ｉ逡逑＼粘蟲板ｉＪ？１邋－逡逑圖１－１邋ＯＩＴＤ實(shí)物圖逡逑本文提出的儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別算法采用圖像目標(biāo)定位算法和分類識(shí)別算法逡逑２逡逑

獲得目標(biāo)框坐標(biāo)和初步分類識(shí)別結(jié)果，然后使用預(yù)測(cè)的目標(biāo)框坐標(biāo)在原圖上獲得逡逑單頭害蟲圖像，再通過(guò)低分辨率圖像恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò)獲得目標(biāo)類別，最后通過(guò)類別逡逑融合算法將兩種分類識(shí)別結(jié)果進(jìn)行融合得到最終的分類識(shí)別結(jié)果，如圖１－２所示。逡逑目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)研究?jī)?nèi)容包括：儲(chǔ)糧害蟲目標(biāo)定位圖像數(shù)據(jù)集的建立、圖像預(yù)處理逡逑方法、基礎(chǔ)目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)的選擇、特征提取基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、定位策略優(yōu)化等；逡逑低分辨率圖像恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò)的研究包括：儲(chǔ)糧害蟲圖像恢復(fù)分類成對(duì)數(shù)據(jù)集的建逡逑立、恢復(fù)分類網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、損失函數(shù)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略設(shè)計(jì)等。逡逑邐邋邐邋識(shí)別結(jié)果逡逑邐？邋ＳＳＤ目標(biāo)定位網(wǎng)絡(luò)丁？低分ｇ■恢復(fù)一？邐■：谷盤逡逑分類網(wǎng)＃邐類別融合＿＾邋■：谷￡逡逑邐邐１邐算法邋４邐谷逛逡逑■：谷￡逡逑圖１－２目標(biāo)定位與分類識(shí)別基本流程逡逑１．３．１圖片庫(kù)的建立逡逑基于０ＩＴＤ設(shè)備拍攝的圖像，開展儲(chǔ)糧害蟲粘蟲板圖像儲(chǔ)糧害蟲目標(biāo)定位與逡逑分類識(shí)別算法的研宄，需要相應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行支持。經(jīng)過(guò)調(diào)研，沒(méi)有找到公逡逑開且合適的數(shù)據(jù)集，因此目標(biāo)定位和分類圖像數(shù)據(jù)集的建設(shè)是本論文的基礎(chǔ)研究逡逑工作之一。因?yàn)椴捎脠D像目標(biāo)定位算法和分類識(shí)別算法分開進(jìn)行的方式，所以針逡逑對(duì)兩種算法需要分別建立目標(biāo)定位圖像數(shù)據(jù)集和圖像恢復(fù)分類成對(duì)數(shù)據(jù)集。兩套逡逑數(shù)據(jù)集的建立針對(duì)六種常見(jiàn)儲(chǔ)糧害蟲：扁谷盜類、米象／玉米象、鋸谷盜、擬谷盜逡逑類、谷蠹、煙草甲

數(shù)據(jù)集中粘蟲板圖像來(lái)源分為兩部分：實(shí)驗(yàn)室拍攝的粘蟲板圖像和糧倉(cāng)環(huán)境逡逑下拍攝的粘蟲板圖像。人工標(biāo)記圖像中的所有害蟲目標(biāo)邊界框（以下簡(jiǎn)稱目標(biāo)框），逡逑如圖２－ｌ（ｃ）所示。實(shí)驗(yàn)室拍攝的粘蟲板害蟲圖像盡量模擬實(shí)際誘捕情況，害蟲是逡逑國(guó)家糧食局科學(xué)研究院糧食儲(chǔ)藏研究室養(yǎng)殖的，對(duì)每頭害蟲的類別標(biāo)簽是明確的，逡逑因此對(duì)害蟲標(biāo)注信息中包含類別信息和目標(biāo)框位置信息。為了保證定位算法在實(shí)逡逑際糧倉(cāng)中的適用性，本文在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集中分別加入了邋１０３０張和１００逡逑張實(shí)際糧倉(cāng)環(huán)境下拍攝的圖片，因?yàn)閷?duì)這些圖片中的單頭害蟲進(jìn)行類別鑒定難度逡逑較大，所以對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)只進(jìn)行了目標(biāo)框的標(biāo)注。逡逑（ａ）邐（ｂ）邐邋（ｃ）邐逡逑圖２－１０ＩＴＤ與拍攝圖片示例圖，ＯＩＴＤ實(shí)物圖（ａ），邋ＯＩＴＤ拍攝圖片示例（ｂ），圖像標(biāo)注逡逑示例（ｃ）逡逑ＯＩＴＤ拍攝的圖像分辨率是１９４４ｘ２５９２像素，這樣高分辨率的圖像直接送入逡逑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)占用較高內(nèi)存，增大訓(xùn)練和推理所需的硬件配置要求。獲取小尺寸圖逡逑像一般有兩種方案：第一種使用圖像下采樣方法

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本文編號(hào)：2775960