本文關(guān)鍵詞： 中華稻蝗 早期害蟲 齡期識(shí)別 機(jī)器視覺(jué) 圖像處理 目標(biāo)識(shí)別 害蟲檢測(cè) SVM DPM　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：水稻長(zhǎng)期以來(lái)都是我國(guó)人民種植的主要糧食作物,當(dāng)今人們對(duì)于糧食的安全和產(chǎn)量都提出雙重要求的情況下,對(duì)稻田進(jìn)行精細(xì)化管理,盡量減少化學(xué)藥劑的使用是我們當(dāng)今需要面對(duì)的問(wèn)題。中華稻蝗占到稻田土蝗數(shù)量的80%左右,是稻田土蝗的優(yōu)勢(shì)種。目前對(duì)于中華稻蝗的預(yù)測(cè)和防治都還存在大量使用人力普查,盲目防治的問(wèn)題。根據(jù)中華稻蝗在三齡前的群居特性,三齡后才擴(kuò)散稻田的生態(tài)習(xí)性,本文著重探討利用黏性陷阱誘捕中華稻蝗的前期蝗蝻,獲取黏板圖像,并在田間背景下采集中華稻蝗的圖像,進(jìn)行中華稻蝗的齡期識(shí)別、分類以及早期稻蝗的檢測(cè)。(1)設(shè)計(jì)了一種針對(duì)中華稻蝗和稻田早期越冬害蟲的圖像獲取系統(tǒng)。固定相機(jī)的高度和光圈以獲得穩(wěn)定的圖像。實(shí)現(xiàn)了基于圖像識(shí)別技術(shù)的中華稻蝗的齡期的識(shí)別和計(jì)數(shù)。將圖像轉(zhuǎn)化為HSV空間,利用V通道的灰度圖像對(duì)原圖的灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng),改善了不均勻光照、目標(biāo)與背景灰度接近、目標(biāo)較小的情況下Otsu法難以計(jì)算最佳閾值的缺陷。通過(guò)圖像的增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)處理對(duì)圖像中的中華稻蝗進(jìn)行分割,進(jìn)而根據(jù)中華稻蝗不同齡期體態(tài)的階躍性變化,完成對(duì)中華稻蝗的齡期識(shí)別和計(jì)數(shù),為稻田蝗蟲的蟲情在線監(jiān)測(cè)及管理決斷提供依據(jù)。(2)提出了基于圖像特征提取的早期中華稻蝗害蟲和典型越冬害蟲的識(shí)別方法。采用"圖像分割——特征提取——分類器設(shè)計(jì)"的技術(shù)路線,在圖像分割階段,將早春時(shí)期的越冬害蟲二化螟和稻縱卷葉螟與中華稻蝗的幼蟲進(jìn)行分割并將圖像填充為相同大小;介紹了模式識(shí)別的主要方法,進(jìn)一步針對(duì)圖像分割后的害蟲目標(biāo),提取了形態(tài)、不變矩、顏色和紋理等全局特征;基于圖像的全局特征建立了 SVM分類模型,針對(duì)早春的越冬害蟲和蝗蝻進(jìn)行識(shí)別,識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了 88.3%。(3)將DPM引入中華稻蝗的檢測(cè)。類似于人體檢測(cè),害蟲由于姿態(tài)變化多樣,所處的環(huán)境復(fù)雜,對(duì)于害蟲的檢測(cè)也是一個(gè)很有挑戰(zhàn)的課題。目前對(duì)于人體的檢測(cè)已經(jīng)有很多的方式,其中DPM(可變型部件模型)是在人體檢測(cè)中效果較好的一種方法。本文研究了基于DPM的中華稻蝗檢測(cè)。詳細(xì)介紹了DPM的原理,將中華稻蝗的自然環(huán)境樣本圖像作為訓(xùn)練樣本,應(yīng)用訓(xùn)練的DPM模型對(duì)自然環(huán)境下獲取的中華稻蝗圖像以及黏板上的中華稻蝗圖像進(jìn)行檢測(cè)。應(yīng)用DPM算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)大田復(fù)雜背景下稻蝗的檢測(cè)。
[Abstract]:Rice has long been the main food crop planted by the people in our country. Nowadays, people have put forward double requirements for the security and yield of grain, and fine management of rice field has been carried out. Reducing the use of chemical chemicals as far as possible is a problem we need to face nowadays. Rice locust accounts for about 80% of the population of rice locust in paddy field. It is the dominant species of locust in rice field. At present, there are still a lot of problems in forecasting and controlling rice locust by manpower survey and blind control. According to the population characteristics of Chinese rice locust before the third instar. The ecological habit of rice field was diffused only after the third instar. This paper focused on the use of sticky trap to trap the nymph of the Chinese rice locust, to obtain the image of the slime plate, and to collect the image of the Chinese rice locust in the field background. The age of Chinese rice locust was identified. Classification and early Detection of Rice Locust. An image acquisition system for rice locusts and early winter pests in rice fields was designed. The camera height and aperture were fixed to obtain stable images. Count. Convert the image to HSV space. The grayscale image of the original image is enhanced by using the grayscale image of the V channel to improve the uneven illumination and the gray level of the target is close to the background. When the target is small, the Otsu method is difficult to calculate the defect of the optimal threshold. Image enhancement and morphological processing are used to segment the Chinese rice locust in the image. Then according to the step changes of the different ages of the Chinese rice locust, the identification and counting of the age of the Chinese rice locust were completed. To provide the basis for on-line monitoring and management decision of locust in rice field. Based on image feature extraction, a recognition method of early rice locust pests and typical overwintering pests was proposed, and the technical route of "image segmentation-feature extraction-classifier design" was adopted. In the stage of image segmentation, the overwintering insects, the Chilo suppressalis and the rice leaf roller, were segmented with the larvae of the Chinese rice locust, and the image was filled into the same size. The main methods of pattern recognition are introduced, and the global features such as shape, invariant moment, color and texture are extracted for the target of insect pests after image segmentation. Based on the global features of the image, a SVM classification model was established to identify winter pests and nymphs in early spring. DPM was introduced into the detection of Oryza chinensis. Similar to human detection, insect pests are in a complex environment because of the variety of attitude. Detection of pests is also a very challenging topic. There are many ways to detect human body. DPM (variable component Model) is a good method in human detection. This paper studies the detection of Chinese rice locust based on DPM. The principle of DPM is introduced in detail. The natural environment sample images of Chinese rice locust were used as training samples. The trained DPM model was used to detect the images of the Chinese rice locust in the natural environment and on the sticky plate, and the DPM algorithm was used to detect the rice locust in the complex background of the field.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;S435.112.4

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本文編號(hào)：1462242