【摘 要】
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植物病虫灾害是中国三大自然灾害之一，其识别、监测、预警是防控工作的决策信息源头.害虫种类及其动态数量变化的获取是精准防治的重要基础之一，传统人工监测方法费时费力易受主观影响，难以满足农业生产实际需求.为了监测温室黄瓜虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势，本研究设计了基于机器视觉的温室害虫田间自动监测设备，并开发了基于边缘检测分割和支持向量机的粘虫板图像识别算法.田间自动监测设备自上而下分别是太
【机 构】
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北京农业信息技术研究中心,国家农业信息化工程技术研究中心,农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室,农业部农业信息技术重点实验室,北京 100097;上海海洋大学信息学院,上海201306
【出 处】
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中国植物保护学会第十二次全国会员代表大会暨2017年学术年会
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植物病虫灾害是中国三大自然灾害之一，其识别、监测、预警是防控工作的决策信息源头.害虫种类及其动态数量变化的获取是精准防治的重要基础之一，传统人工监测方法费时费力易受主观影响，难以满足农业生产实际需求.为了监测温室黄瓜虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势，本研究设计了基于机器视觉的温室害虫田间自动监测设备，并开发了基于边缘检测分割和支持向量机的粘虫板图像识别算法.田间自动监测设备自上而下分别是太阳能板、诱虫板与安卓手机拍照盒、20 000mAh的蓄电池箱，发了基于手机系统的害虫监测软件.监测软件可实现定时(单位为分)拍照，利用GPRS/2G/3G/4G移动无线网络，定时采集现场图像，自动上传到远端的物联网监控服务平台，可随时远程了解田间虫情情况与变化，记录每天采集数据，形成虫害数据库.图像识别算法首先增强害虫目标与背景的对比性，利用prewitt边缘检测算子和canny边缘检测算子提取害虫目标区域，再进行特征提取、特征值归一化，最后利用支持向量机训练与识别.将该设备置于北京小汤山国家精准农业研究示范基地进行温室黄瓜粉虱和蓟马害虫监测试验，从获取的害虫图像中选取30幅作为建立训练与测试模型，利用图像识别算法计数准确率为93.3％，平均识别准确率达到了93.5％，单种害虫识别率分别是96.0％和91.0％，试验结果表明所提方法能实现自动监测设备的诱虫板害虫图像计数与识别，这为综合害虫管理系统提供了数据支持.
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