| 摘 要： | 目的]本文旨在探索实时监测温室虫情和精准防控虫害的方法。方法]设计了一种基于诱虫板图像背景均匀化的自适应分割方法,结合基于随机森林(random forest, RF)的图像识别算法识别4类温室番茄害虫(烟粉虱、潜叶蝇、果蝇和蚜虫)并计数。该方法首先提取诱虫板图像RGB(red-green-blue)颜色模型B分量和HSV(hue-saturation-value)颜色模型V分量,然后分别对2张图像分段调整背景灰度值得到均匀背景诱虫板灰度图像,再利用最大类间方差法确定阈值分割图像,经形态学处理后融合2张诱虫板二值图像,最后提取害虫区域的6个颜色特征、8个形状特征和6个纹理特征,训练随机森林以识别害虫并计数。结果]对比分析Sauvola局部阈值法、Prewitt边缘分割法、k-means聚类法以及本文设计的自适应分割方法,结果表明基于背景均匀化的自适应分割方法效果最好,平均分割准确率为95.34%。对比分析7种特征向量组合下随机森林、C-SVC(C-support vector classification)和BP(back propagation)神经网络3种分类方法,结果表明综合颜色特征向量、形状特征向量和纹理特征向量作为输入的随机森林算法识别效果更好,对烟粉虱、潜叶蝇、果蝇和蚜虫的识别准确率分别为93.89%、90.71%、91.54%和90.40%。结论]本文设计的方法能够实现诱虫板上4类害虫的识别和计数,可以为温室虫情监测与预警提供参考。
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