【JD-CQ6】【蟲情測報(bào)設(shè)備選競道科技，多型號，多功能，源頭工廠，可定制，歡迎詢價(jià)!】。

　　一、研究背景

　　傳統(tǒng)蟲情測報(bào)依靠人工分揀、計(jì)數(shù)、分類，效率低、主觀性強(qiáng)，難以滿足大面積農(nóng)田實(shí)時(shí)監(jiān)測需求。自動化病蟲害監(jiān)測系統(tǒng)搭載高清采集單元自動拍攝蟲體樣本，依托圖像識別算法完成蟲體分割、種類判別、數(shù)量統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)無人值守智能測報(bào)。算法作為系統(tǒng)核心，直接決定蟲害識別準(zhǔn)確率與預(yù)警可靠性，是智慧植保監(jiān)測的關(guān)鍵研究方向。

　　二、監(jiān)測圖像數(shù)據(jù)特征難點(diǎn)

　　田間設(shè)備拍攝圖像存在多重干擾，提升算法識別難度：一是蟲體堆疊、粘連，單張畫面多種害蟲混雜;二是田間灰塵、水汽、殘葉造成畫面噪點(diǎn);三是蟲體破損、殘缺、姿態(tài)不一;四是光照不均、反光影響紋理提取。普通傳統(tǒng)圖像處理算法抗干擾能力弱，無法適配野外復(fù)雜成像環(huán)境，必須采用深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化模型架構(gòu)。

　　三、主流圖像識別算法應(yīng)用方式

　　圖像預(yù)處理算法

　　系統(tǒng)首先使用灰度化、濾波降噪、對比度增強(qiáng)算法去除畫面雜質(zhì)，通過閾值分割算法分離蟲體與背景，消除烘干殘留碎屑、灰塵干擾。采用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算消除微小噪點(diǎn)，閉運(yùn)算補(bǔ)全蟲體邊緣輪廓，為目標(biāo)檢測奠定清晰數(shù)據(jù)源。

　　目標(biāo)檢測算法

　　主流選用 YOLO 輕量化檢測模型，適配監(jiān)測設(shè)備本地低算力芯片，可快速定位畫面內(nèi)所有蟲體目標(biāo)，區(qū)分害蟲與雜物。模型經(jīng)過海量農(nóng)林害蟲樣本訓(xùn)練，能夠精準(zhǔn)捕捉翅紋、體型、觸角等細(xì)微特征，完成多目標(biāo)同步定位，解決蟲體重疊遮擋問題。相比 Faster R-CNN，YOLO 推理速度更快，支持設(shè)備本地實(shí)時(shí)運(yùn)算，無需全部圖像上傳云端。

　　圖像分類算法

　　采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN 完成害蟲細(xì)分識別，對檢測出的獨(dú)立蟲體裁剪局部圖像，提取紋理、色彩、輪廓特征，與數(shù)據(jù)庫內(nèi)稻飛虱、斜紋夜蛾、玉米螟等標(biāo)準(zhǔn)樣本比對，輸出害蟲種類。針對殘缺蟲體，引入遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化模型，提升破損樣本識別正確率。

　　計(jì)數(shù)與統(tǒng)計(jì)算法

　　結(jié)合目標(biāo)檢測邊框坐標(biāo)算法，去除重復(fù)識別目標(biāo)，自動統(tǒng)計(jì)各類害蟲數(shù)量，同步生成蟲口密度數(shù)據(jù)。算法設(shè)置數(shù)量閾值，當(dāng)單時(shí)段捕獲量超標(biāo)，聯(lián)動系統(tǒng)自動推送病蟲害預(yù)警信息。

　　四、算法落地優(yōu)化方案

　　為適配戶外測報(bào)設(shè)備低功耗、窄帶寬特性，對模型進(jìn)行輕量化裁剪、量化壓縮，減少參數(shù)量，降低本地算力消耗;搭建云端樣本庫，持續(xù)采集田間真實(shí)圖像迭代更新模型，不斷提升復(fù)雜場景識別精度。同時(shí)將氣象傳感數(shù)據(jù)與識別結(jié)果融合建模，通過算法分析溫濕度、降雨與蟲害爆發(fā)的關(guān)聯(lián)性，預(yù)測模型。

　　五、應(yīng)用價(jià)值總結(jié)

　　圖像識別算法替代人工肉眼識別，大幅降低病蟲害監(jiān)測人力成本，實(shí)現(xiàn) 24 小時(shí)不間斷自動測報(bào)。輕量化深度學(xué)習(xí)算法適配自動化蟲情測報(bào)燈、田間監(jiān)測終端，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化輸出，為綠色防控、精準(zhǔn)施藥、區(qū)域植保大數(shù)據(jù)分析提供可靠數(shù)據(jù)支撐，推動病蟲害監(jiān)測由人工測報(bào)向全自動智能監(jiān)測轉(zhuǎn)型。