[發明專利]用于蟲害防治領域的蟲類識別方法

在審

• 申請號: 202210629909.8
• 申請日: 2022-06-06
• 公開（公告）號: CN115170948A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 陳軍華;顧祥
• 申請（專利權）人: 上海閩泰環境衛生服務有限公司
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06V10/82;G06V10/764;G06Q10/06;G06Q50/02
• 代理公司: 上海天協和誠知識產權代理事務所 31216
• 代理人: 吳立斐

本發明是一種用于有害生物防制（蟲害風險管理）蟲害防治領域的蟲類識別方法，包括廣角攝像頭、數據傳輸模塊，包括控制模塊，控制模塊于廣角攝像頭、數據傳輸模塊相連接；廣角攝像頭用于圖像的捕捉，控制模塊用于將捕捉到的圖像進行識別或初步處理并通過數據傳輸模塊向外界傳輸；所述控制模塊通過廣角攝像頭捕捉的圖像用于進行標靶害蟲識別。本發明使用低成本的MCU終端，采集飛蟲圖片，然后上傳到云端進行可視化的展示，為有害生物防制（蟲害風險管理）建立大數據，并在線實時監控，提升決策速率及圖像技術支持，同時便于有害生物防制（蟲害風險管理）實現數字管理，智慧服務的科技創新，應用在食藥領域，提升食藥衛生安全管理水平。

技術領域

本發明涉及蟲害防治領域，具體是一種用于蟲害防治領域的蟲類識別方法。

背景技術

當前，傳統的蟲情監測方式是人工現場部署滅蠅燈等工具，定期由工作人員取回粘蟲板，然后由專業工作人員進行整理統計，工作量非常龐大并且滯后，如此并不利于蟲害的防治工作。

發明內容

本發明的目在于克服上述缺陷，提出一種自動化程度高的檢測工具，從而提高蟲害預警及防治的準確率和效率。

為了達到上述目的本發明是這樣實現的：

一種用于用于蟲害防治領域的蟲類識別方法，包括廣角攝像頭、數據傳輸模塊，還包括控制模塊，控制模塊于廣角攝像頭、數據傳輸模塊相連接；廣角攝像頭用于圖像的捕捉，控制模塊用于將捕捉到的圖像進行識別或初步處理并通過數據傳輸模塊向外界傳輸；所述控制模塊通過廣角攝像頭捕捉的圖像用于進行蟲類識別，包括

步驟1、以飛槳模型SSD模型為基礎，利用DateReader、模型定義、預訓練模型測試訓練代碼；

步驟2、對骨干CNN運算量的精簡，通過MobileNet的深度可分離卷積功能，用深度可分離卷積替代標準卷積，可以大幅壓縮CNN階段的運算量；

步驟3、對于定位進行優化，由于飛蟲的體積非常小，故需要改變SSD模型超參數，將輸出特征圖尺寸擴大到不小于64×64；

步驟3.1、采用特征金字塔把高層特征向下融合，為低層抽象特征圖補足語義信息，兩個高分辨率的特征圖上輸出分類和定位結果；

步驟3.2、對于飛蟲品種進行細分頭部優化，增加卷積的層數，加入殘差連接；

步驟4、最后把步驟1～3所得的模型部署在控制模塊中，攝像頭定時拍攝粘蟲板中飛蟲影像并通過控制模塊、數據傳輸模塊上傳給服務器進行識別。

所述的用于蟲害防治領域的蟲類識別方法，強化了原始SSD的細分能力，讓它可以識別圖像中任意姿態的小目標飛蟲，并對主要的飛蟲進行分類統計，精簡原始SSD模型的運算量，并且用Paddle Lite把它部署在云服務器上，實現了飛蟲的遠程識別。

本發明是一種用于有害生物防制（蟲害風險管理）領域的害蟲識別的遠程識別的綜合技術集成，以數字化、網絡化、智能化為主線，在食品及藥品生產等應用場景下，全面推進算據、算法，加快構建具有預報、預警、預案的智慧蟲害風險管理服務，建立飛蟲在線監測系統，通過4G等方式將傳感器數據收集到終端，上傳至云平臺，管理人員PC、APP、微信對關鍵核心區域的蟲害風險進行實時監測。多傳感器溫濕度、廣角攝像頭、數據傳輸模塊，自由擴展采集接口，其特征包括控制模塊，控制模塊于廣角攝像頭、數據傳輸模塊相連接；廣角攝像頭用于圖像的捕捉，控制模塊用于將捕捉到的圖像進行識別或初步處理并通過數據傳輸模塊向外界傳輸；所述控制模塊通過廣角攝像頭捕捉的圖像用于進行標靶害蟲識別。本發明使用低成本的MCU終端，采集飛蟲圖片，然后上傳到云端進行可視化的展示，為有害生物防制（蟲害風險管理）建立大數據，并在線實時監控，提升決策速率及圖像技術支持，同時便于有害生物防制（蟲害風險管理）實現數字管理，智慧服務的科技創新，應用在食藥領域，提升食藥衛生安全管理水平。。

附圖說明

圖1為本發明所提方法的模塊化示意圖。

具體實施方式