[發明專利]智能蟲情監測方法和智能蟲情監測裝置在審
| 申請號: | 201710975947.8 | 申請日: | 2017-10-19 |
| 公開(公告)號: | CN107711762A | 公開(公告)日: | 2018-02-23 |
| 發明(設計)人: | 張曙華;楊安榮;劉理洲;馬吉松;劉兵;楊光;張瑞;孔凡強 | 申請(專利權)人: | 上海中信信息發展股份有限公司 |
| 主分類號: | A01M1/04 | 分類號: | A01M1/04;A01M1/10;A01M1/20;G01D21/00 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371 | 代理人: | 王寧寧 |
| 地址: | 200040 上海*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 智能 蟲情 監測 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及蟲情監測技術領域,具體而言,涉及一種智能蟲情監測方法和智能蟲情監測裝置。
背景技術
農業種植生產過程中,蟲害的監測和預測是病蟲害防控的關鍵所在。傳統的監測和預測方法費時費力、實效性差而準確度低。我國科學家利用遙感技術、地理信息系統(GIS)和全球定位系統技術建立了多種農林害蟲的監測預警系統,顯著地提高了監測預警水平與能力。在一定程度上解決了測報工作勞動強度大和效率低等問題。
但是,在實際應用過程中,由于技術條件的限制,現在實際應用的蟲情測報燈仍然需要蟲情測報人員定期到田間,手動記錄害蟲的種類和數量。這種模式一方面在時間上不能做到實時性,一定程度上浪費了蟲害的最佳預防時間;另一方面是沒有從根本上解決蟲情測報工作勞動強度大和效率低的問題。
有鑒于此,設計制造出一種智能蟲情監測方法,能夠用于分析農作物生長過程中害蟲的實時情況,自動化和智能化程度高,防蟲害效果好,真正做到提前知曉、提前預防農害,為農田災害防控技術的發展帶來了新的思路,對農作物生產具有指導意義,是目前防農害技術領域中急需改善的技術問題。
發明內容
本發明的目的在于提供一種智能蟲情監測方法,包括捕獲害蟲、害蟲圖像采集、害蟲圖像傳輸、害蟲圖像處理和建立蟲害預警模型步驟。通過誘捕器捕捉害蟲,攝像機對害蟲尸體拍攝,獲得害蟲尸體圖片,并將害蟲尸體圖片傳遞至蟲情測報儀的圖像處理模塊中進行識別、統計和分析。該智能蟲情監測方法能實時掌握害蟲的種類、數量及生長情況,有效應對和治理蟲害,自動化程度高,智能化程度高,集監測和治理蟲害為一體,防蟲害效果好,具有極大的推廣應用價值。
本發明的目的還在于提供一種智能蟲情監測裝置,包括箱體、攝像機、電動毛刷、控制器、圖像處理模塊和誘捕器。攝像機拍攝害蟲圖片后,觸發控制器,控制器控制電動毛刷清掃害蟲尸體,將害蟲尸體從箱體的出蟲口中清理出去。攝像機拍攝后的圖片傳遞至圖像處理模塊中,進行識別、統計和分析,并最終建立蟲害預警模型,給出蟲害治理方案。該智能蟲情監測方法自動化和智能化程度高,使用范圍廣,具有監測和預防蟲害功能,防蟲效果好,具有極大的推廣應用價值。
本發明改善其技術問題是采用以下的技術方案來實現的。
本發明提供的一種智能蟲情監測方法,所述智能蟲情監測方法包括以下步驟:
捕獲害蟲,將害蟲捕捉、并將所述害蟲致昏或致死。
害蟲圖像采集,采集已致昏或致死的害蟲圖片。
害蟲圖像傳輸,將所述害蟲圖片傳輸至圖像處理模塊。
害蟲圖像處理,先進行所述害蟲圖片的預處理,再進行卷積神經網絡識別,獲得所述害蟲的種類和數量、并保存至存儲單元。
建立蟲害預警模型,根據所述害蟲的種類和數量,與數據庫中的害蟲數據進行比對,建立蟲害預警模型、并給出相應的指導措施。
進一步地,在所述捕獲害蟲步驟中,采用誘捕器捕獲所述害蟲,所述誘捕器包括誘捕燈和致昏板,所述誘捕燈用于吸引所述害蟲,所述害蟲在飛向所述誘捕燈途中,撞擊所述致昏板致昏。
進一步地,所述誘捕器還包括溫度倉,所述溫度倉采用紅外溫度控制,致昏的所述害蟲掉進所述溫度倉致死。
進一步地,所述害蟲圖像采集步驟中,采用攝像機采集所述害蟲圖片、并將所述害蟲圖片傳遞至所述圖像處理模塊中。
進一步地,所述卷積神經網絡采用YOLO卷積神經網絡,對所述害蟲圖片進行識別和分析。
進一步地,所述害蟲圖像處理步驟中,還包括對所述害蟲定位、對所述害蟲分類和計數,并將所述害蟲的數據進行保存。
進一步地,所述智能蟲情監測方法還包括采集氣象信息,利用氣象信息傳感器檢測溫濕度信息、風向風速信息、光輻射信息,并將所述溫濕度信息、所述風向風速信息、所述光輻射信息與所述害蟲的數據一并保存,并建立數據庫。
進一步地,所述害蟲圖像采集后,還需進行害蟲尸體處理;所述害蟲尸體處理步驟中,采用驅動裝置、傳動組件和電動毛刷,所述傳動組件包括齒輪和齒條,所述驅動裝置與所述齒輪連接,驅動所述齒輪轉動,所述齒輪與所述齒條嚙合,所述齒輪轉動,帶動所述齒條移動,所述齒條與所述電動毛刷連接,所述齒條移動帶動所述電動毛刷移動。
進一步地,在所述建立蟲害預警模型中,實時監測的所述害蟲的種類、數量和所述氣象信息與所述數據庫中的對應數據相比較,獲得所述蟲害預警模型,并結合所述數據庫中儲備的推理和經驗,給出相應的應對措施。
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