基于Android的水稻害蟲圖像采集與識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、在我國，每年因害蟲為害造成的水稻產(chǎn)量損失非常嚴(yán)重，做好水稻田間害蟲調(diào)查和測報(bào)是減少水稻產(chǎn)量損失的前提和保證。目前，水稻害蟲種群密度的田間調(diào)查通常是各縣市植保人員定期下田，肉眼識(shí)別害蟲并統(tǒng)計(jì)數(shù)量，根據(jù)調(diào)查結(jié)果和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行害蟲測報(bào)，同時(shí)把水稻害蟲的發(fā)生情況及防治措施等相關(guān)信息通過發(fā)文、廣播或農(nóng)民信箱等方式傳遞給農(nóng)民。由于基層植保人員缺乏，這種測報(bào)方式存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、調(diào)查數(shù)據(jù)不精確、實(shí)時(shí)性差等弊端，已滿足不了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展需求，亟需實(shí)現(xiàn)智能的水

2、稻田間害蟲調(diào)查工具和方法。另外，水稻田間害蟲種類較多，由于農(nóng)民缺乏專業(yè)知識(shí)，當(dāng)在田間遇到未知害蟲時(shí)，可能會(huì)盲目用藥，不但達(dá)不到預(yù)期的防治效果，反而有可能造成靶標(biāo)害蟲的抗藥性上升，害蟲再猖獗等問題，進(jìn)而影響糧食產(chǎn)量及品質(zhì)。
　　 本研究基于Android手機(jī)開發(fā)了一套水稻害蟲圖像采集與識(shí)別系統(tǒng)，利用該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)水稻基部飛虱圖像采集、識(shí)別和農(nóng)民未知水稻害蟲的自動(dòng)識(shí)別。主要研究內(nèi)容及成果如下:
　　 (1)針對目前稻飛虱調(diào)查

3、方法存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性不高和對調(diào)查人員飛虱識(shí)別能力要求高等問題，設(shè)計(jì)了一種手持式水稻基部飛虱圖像采集裝置，通過Android手機(jī)控制相機(jī)采集水稻基部飛虱圖像，然后利用圖像檢測與識(shí)別算法來識(shí)別飛虱種類。調(diào)查人員無需彎腰即可簡單、方便、有效的完成水稻基部飛虱調(diào)查工作，革新了田間飛虱調(diào)查方法，有一定的創(chuàng)新性;
　　 (2)開發(fā)了一個(gè)基于Android手機(jī)的水稻病、蟲害信息瀏覽子系統(tǒng)，提供了水稻病、蟲害的基本信息、各個(gè)時(shí)期圖像的

4、瀏覽，方便廣大農(nóng)民瀏覽查詢，起到了一定的農(nóng)業(yè)科普作用，為農(nóng)民提供農(nóng)業(yè)指導(dǎo);
　　 (3)開發(fā)了一個(gè)基于Android手機(jī)的水稻害蟲圖像采集與識(shí)別系統(tǒng)，方便廣大農(nóng)民或植保人員對未知害蟲的識(shí)別，啟動(dòng)該系統(tǒng)采集害蟲圖像，利用HTTP協(xié)議，將圖像上傳至后臺(tái)服務(wù)器，在服務(wù)器端調(diào)用主要水稻害蟲識(shí)別算法動(dòng)態(tài)鏈接庫，完成水稻害蟲識(shí)別，并將識(shí)別結(jié)果反饋給Android手機(jī)端，同時(shí)將上傳的圖像和識(shí)別結(jié)果插入后臺(tái)水稻害蟲信息數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)了水稻害蟲的自

5、動(dòng)識(shí)別，有別于目前市場上的人機(jī)互動(dòng)的農(nóng)業(yè)病蟲害識(shí)別系統(tǒng)，具有一定的創(chuàng)新性;
　　 (4)在本實(shí)驗(yàn)室已有的水稻基部飛虱檢測算法的基礎(chǔ)上，對檢測出的飛虱圖像與誤檢的雜質(zhì)圖像提取14個(gè)顏色特征和42個(gè)紋理特征，利用支持向量機(jī)分類器實(shí)現(xiàn)了白背飛虱、褐飛虱及誤檢雜質(zhì)的分類識(shí)別，識(shí)別準(zhǔn)確率為95.5％;
　　 (5)利用帶后驗(yàn)概率的SVM分類器實(shí)現(xiàn)八種水稻害蟲的識(shí)別。利用Photoshop圖像處理軟件統(tǒng)一裁剪害蟲圖像并去除背景后，對