技术领域
[0001] 本
发明属于农业；林业；
畜牧业；狩猎；诱捕；
捕鱼技术领域，尤其涉及一种智能农林害虫标准化调查方法及系统。
背景技术
[0002] 目前，业内常用的
现有技术是这样的：近年来，农林害虫问题日益严重，虽然全国不同地区都自行开展了针对当地的农林虫害种类的普查，然而并无统一的调查方法能够进行多地适用，同时基于人工的田间调查为主，耗费了大量的人
力，同时基于人的观察与判断极有可能导致调查受主观因素影响较大；同时现有系统中利用摄像机采集害虫的体貌信息的过程中，由于田间
水汽和
温度相对于周围的环境高，产生
雾气，使检测到图像信息中，降低对昆虫体貌特征的观察，导致误判昆虫的种类类型；现有系统中对昆虫进行对比分析，不能有效的提高对害虫识别的准确率，使数据不能作为果园害虫的合理防治提供有价值的参考。
[0003] 综上所述，现有技术存在的问题是：
[0004] (1)人力调查为主，工作繁琐，受主观因素影响较大且准确率低；无统一的、标准化的调查方法，无法多地适用。
[0005] (2)现有系统中利用摄像机采集害虫的体貌信息的过程中，由于田间水汽和温度相对于周围的环境高，产生雾气，使检测到图像信息中，降低对昆虫体貌特征的观察，导致误判昆虫的种类类型。
[0006] (3)现有系统中对昆虫进行对比分析，不能有效的提高对害虫识别的准确率，使数据不能作为果园害虫的合理防治提供有价值的参考。
发明内容
[0007] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能农林害虫标准化调查方法及系统。
[0008] 本发明是这样实现的，一种智能农林害虫标准化调查方法，所述智能农林害虫标准化调查方法包括：
[0009] 第一步，通过田间调查采集害虫的虫粪粒的相关信息，同时利用摄像机采集害虫的体貌信息；利用输入设备将采集的害虫信息输入至系统中；
[0010] 第二步，初步处理录入的害虫信息，基于录入信息计算农林的被害率、虫口
密度、病情指数以及损失情况；
[0011] 第三步，将录入的害虫信息与
数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄；
[0012] 第四步，根据害虫的种类、虫龄以及农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况输出相应的防控措施；
[0013] 第五步，数据库存储农林害虫信息以及相应防控措施；显示器显示害虫的相关信息、防控措施、农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况。
[0014] 进一步，所述智能农林害虫标准化调查方法通过利用摄像机采集害虫的体貌信息，采用一种图像去雾
算法对图像进行增强，具体过程如下：
[0015] 步骤一，将采集的关于昆虫的图像进行输入系统；
[0016] 步骤二，判断图像是否为带色彩，“是”进行RGB通道分解，然后将各个通道的进行MSR处理和CLAHE处理，将各个通道处理的图像进行合并，输出图像；
[0017] 步骤三，当由于
植物的枯萎，采集到关于昆虫的图像为灰色，图像被判断为灰色，直接将图形进行MSR处理和CLAHE处理，输出图像；
[0018] 步骤四，根据输出的图像，对昆虫的体貌特征进行识别，判断出昆虫的种类。
[0019] 进一步，所述智能农林害虫标准化调查方法在根据采集的图像信息将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄，采用基于机器识别的方法，具体过程如下：
[0020] (1)将去雾的图像，采用基于图像性状因子和分割点
定位的粘连方法对图像进行分割；
[0021] (2)将分割的图像提取HSV三通道
颜色图像的小波纹理特征，对害虫进行识别；
[0022] (3)将所获取的害虫信息传递到
支持向量机分类器中进行分类；
[0023] (4)基于对图像中的害虫的分类和数量，判断是否为同一目标，是根据害虫数据融合算法，计算出害虫总体的数量；否根据采集的害虫的分类和数量再次进行判断是否为同一目标，直到判定为不是同一目标，根据害虫数据融合算法，计算出害虫总体的数量。
[0024] 进一步，所述智能农林害虫标准化调查方法的数据库在存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施对各类数据进行聚合分类，具体过程如下：
[0025] 首先，将关于农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施的数据信息建立一个大规模的数据库；
[0026] 其次，从数据库中根据数据特征定义为若干个样本，根据若干个样本的特征，从
大数据库中
抽取相应的若干个小数据库；
[0027] 之后，利用抽取的小数据库根据相似定义构建小数据集的相似度矩阵，对小数据集中的数值型数据的相似度进行计算；
[0028] 最后，对抽样聚类的结果进行整合、均值更新和划分，以完成混合的大规模数据中数值型数据的聚类。
[0029] 进一步，所述智能农林害虫标准化调查方法录入的害虫信息与数据库存储的信息对比分析具体包括：
[0030] 首先，将录入的害虫相关文字信息与数据库存储的害虫数据进行匹配分析；
[0031] 其次，将扫描的害虫图像信息与数据库存储的害虫数据进行匹配；
[0032] 最后，通过害虫其他性状信息进行确认；
[0033] 若录入的害虫信息数据库中并无记载，则系统自动将此害虫相关信息进行存储，并提示用户补充害虫的防控措施、天敌信息。
[0034] 本发明的另一目的在于提供一种基于所述智能农林害虫标准化调查方法的智能农林害虫标准化调查系统，所述智能农林害虫标准化调查系统包括：
[0035]
数据采集模
块：与主控模块连接，用于通过田间调查采集害虫的虫粪粒的相关信息，同时利用摄像机采集害虫的体貌信息；
[0036] 数据录入模块：与主控模块连接，用于将采集的害虫信息输入至系统中；
[0037] 主控模块：与数据采集模块、数据录入模块、摄像模块、
数据处理模块、对比分析模块、防控模块、数据库、显示模块连接，用于通过
单片机控制各模块正常工作；
[0038] 数据处理模块：与主控模块连接，用于初步处理录入的害虫信息，并且基于录入信息计算农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况；
[0039] 对比分析模块：与主控模块连接，用于将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄；
[0040] 防控模块：与主控模块连接，用于根据害虫的种类、虫龄以及农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况输出相应的防控措施；
[0041] 数据库：与主控模块连接，用于存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施；
[0042] 显示模块：与主控模块连接，用于利用显示器显示害虫的相关信息、防控措施、农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况。
[0043] 本发明的另一目的在于提供一种应用所述智能农林害虫标准化调查方法的信息数据处理终端。
[0044] 综上所述，本发明的优点及积极效果为：
[0045] 本发明提供的智能农林害虫标准化调查方法及系统，能够适应各种地区的调查，同时能够同
时针对农田与园林；同时本发明基于现场采集的虫粪等相关信息以及摄像机采集的图像数据进行多种判断、具体分析，能够充分保证调查结果的准确性；同时系统进行自主计算与分析，能够减少人力的劳动，同时还能够输出多种防控措施，具备极强的实用性。
[0046] 本发明中数据采集模块在通过利用摄像机采集害虫的体貌信息的过程中，采用一种图像去雾算法对图像进行增强，有效的避免了由于田间水汽和温度相对于周围的环境高，产生雾气，使检测到图像信息中，降低对昆虫体貌特征的观察，导致误判昆虫的种类类型的问题。
[0047] 本发明中对比分析模块在根据采集的图像信息将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，采用基于机器识别的方法判断害虫的种类、虫龄，提高了害虫识别的准确率，为果园害虫的合理防治提供了有价值的参考。
[0048] 本发明后数据库在存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施的过程中，采用此分类方法对各类数据进行聚合分类，提高了系统的运行效率，降低了误差率，得到理想的分类结果。
附图说明
[0049] 图1是本发明
实施例提供的智能农林害虫标准化调查系统结构示意图。
[0050] 图2是本发明实施例提供的智能农林害虫标准化调查方法
流程图。
[0051] 图中：1、数据采集模块；2、数据录入模块；3、主控模块；4、数据处理模块；5、对比分析模块；6、防控模块；7、数据库；8、显示模块。
具体实施方式
[0052] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0053] 下面结合附图对本发明的应用原理做详细描述。
[0054] 如图1所示，本发明实施例提供的智能农林害虫标准化调查系统具体包括：数据采集模块1、数据录入模块2、主控模块3、数据处理模块4、对比分析模块5、防控模块6、数据库7、显示模块8。
[0055] 数据采集模块1：与主控模块3连接，用于通过田间调查采集害虫的虫粪粒的数量、大小、形状等相关信息，同时利用摄像机采集害虫的体貌信息；
[0056] 数据录入模块2：与主控模块3连接，用于将采集的害虫信息输入至系统中；
[0057] 主控模块3：与数据采集模块1、数据录入模块2、数据处理模块4、对比分析模块5、防控模块6、数据库7、显示模块8连接，用于通过单片机控制各模块正常工作；
[0058] 数据处理模块4：与主控模块3连接，用于初步处理录入的害虫信息，并且基于录入信息计算农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况；
[0059] 对比分析模块5：与主控模块3连接，用于将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄；
[0060] 防控模块6：与主控模块3连接，用于根据害虫的种类、虫龄以及农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况输出相应的防控措施；
[0061] 数据库7：与主控模块3连接，用于存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施；
[0062] 显示模块8：与主控模块3连接，用于利用显示器显示害虫的相关信息、防控措施、农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况。
[0063] 所述数据采集模块1在通过利用摄像机采集害虫的体貌信息的过程中，由于田间水汽和温度相对于周围的环境高，产生雾气，容易使检测到图像信息中，降低了对昆虫体貌特征的观察，导致误判昆虫的种类类型，为了解决此问题，采用一种图像去雾算法对图像进行增强，具体过程如下：
[0064] 步骤A，将采集的关于昆虫的图像进行输入系统；
[0065] 步骤B，判断图像是否为带色彩，“是”进行RGB通道分解，然后将各个通道的进行MSR处理和CLAHE处理，将各个通道处理的图像进行合并，输出图像；
[0066] 步骤C，当由于植物的枯萎，采集到关于昆虫的图像为灰色，图像被判断为灰色，直接将图形进行MSR处理和CLAHE处理，输出图像；
[0067] 步骤D，根据输出的图像，对昆虫的体貌特征进行识别，判断出昆虫的种类。
[0068] 所述对比分析模块5在根据采集的图像信息将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄的过程中，为了提高害虫识别的准确率，为果园害虫的合理防治提供参考，采用基于机器识别的方法，具体过程如下：
[0069] 第一步，将去雾的图像，采用基于图像性状因子和分割点定位的粘连方法对图像进行分割；
[0070] 第二步，将分割的图像提取HSV三通道颜色图像的小波纹理特征，对害虫进行识别；
[0071] 第三步，将所获取的害虫信息传递到支持向量机分类器中进行分类；
[0072] 第四步，基于对图像中的害虫的分类和数量，判断是否为同一目标，“是”根据害虫数据融合算法，计算出害虫总体的数量；“否”根据采集的害虫的分类和数量再次进行判断是否为同一目标，直到判定为不是同一目标，根据害虫数据融合算法，计算出害虫总体的数量。
[0073] 所述数据库7在存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施的过程中，需要对各类数据进行聚合分类，以提高系统的运行效率，具体过程如下：
[0074] 首先，将关于农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施的数据信息建立一个大规模的数据库；
[0075] 其次，从数据库中根据数据特征定义为若干个样本，根据若干个样本的特征，从大数据库中抽取相应的若干个小数据库；
[0076] 之后，利用抽取的小数据库根据相似定义构建小数据集的相似度矩阵，对小数据集中的数值型数据的相似度进行计算；
[0077] 最后，对抽样聚类的结果进行整合、均值更新和划分，以完成混合的大规模数据中数值型数据的聚类。
[0078] 如图2所示，本发明实施例提供的智能农林害虫标准化调查方法具体包括：
[0079] S101：通过田间调查采集害虫的虫粪粒的数量、大小、形状等相关信息，同时利用摄像机采集害虫的体貌信息；利用
扫描仪等输入设备将采集的害虫信息输入至系统中；
[0080] S102：初步处理录入的害虫信息，基于录入信息计算农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况；
[0081] S103：将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄；
[0082] S104：根据害虫的种类、虫龄以及农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况输出相应的防控措施；
[0083] S105：数据库存储农林害虫信息以及相应防控措施；显示器显示害虫的相关信息、防控措施、农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况。
[0084] 步骤S104中，本发明实施例提供的录入的害虫信息与数据库存储的信息对比分析具体包括：
[0085] 首先，将录入的害虫相关文字信息与数据库存储的害虫数据进行匹配分析；
[0086] 其次，将扫描的害虫图像信息与数据库存储的害虫数据进行匹配；
[0087] 最后，通过害虫其他性状信息进行确认；
[0088] 若录入的害虫信息数据库中并无记载，则系统自动将此害虫相关信息进行存储，并提示用户补充害虫的防控措施、天敌信息等。
[0089] 本发明的工作原理为：首先，数据采集模块1通过田间调查采集害虫的虫粪粒的数量、大小、形状等相关信息，同时利用摄像机采集害虫的体貌信息；其次通过数据录入模块2将采集的害虫信息输入至系统中；主控模块3控制数据处理模块4初步处理录入的害虫信息，并且基于录入信息计算农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况；主控模块3控制对比分析模块5将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄；主控模块3控制防控模块6根据害虫的种类、虫龄以及农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况输出相应的防控措施；数据库7存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施；显示模块8利用显示器显示害虫的相关信息、防控措施、农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况。
[0090] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何
修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
