基于卡尔曼滤波的橘小实蝇成虫运动轨迹优化跟踪

为了实现橘小实蝇虫口密度的精准监测,该文将机器视觉技术作为田间橘小实蝇成虫入侵自动化监测的感知方法。通过对监测区域内运动目标和背景的颜色分析,提出了基于卡尔曼(Kalman)滤波的运动目标颜色均值漂移跟踪算法,优化了多目标运动轨迹跟踪效果。该算法通过图像处理和匹配技术提取了橘小实蝇成虫在虫口监测区域二维平面X轴和Y轴方向上的位置坐标和速度分量,推算了橘小实蝇成虫运动轨迹递推关系。基于动态系统的状态序列线性最小方差估计理论和成虫运动轨迹关系分析,构建了卡尔曼滤波状态估计模型,并建立其预测和修正方程实现了橘小实蝇成虫运动目标位置估计。通过在虫口监测区域开展单目标和多目标分散及粘连条件下的成虫跟踪试验,试验结果表明颜色均值漂移跟踪算法对橘小实蝇成虫单目标跟踪具有较好的适应性,成虫监测计数准确率达100%,对于多目标分散和粘连情况跟踪处理效果较差,计数准确率分别下降至86%和76%;通过在颜色空间均值漂移跟踪算法的基础上引入Kalman滤波器估算目标运动的近似位置,实现了对橘小实蝇成虫分散和粘连多目标运动的持续跟踪优化,监测计数准确率分别提升至96%和93%。机器视觉技术实时跟踪橘小实蝇成虫在虫口监测区域运动轨迹试验进一步验证了橘小实蝇成虫虫口密度监测的可行性,为田间橘小实蝇成虫发生自动化监测技术研究提供了参考。     

基于机器视觉的橘小实蝇运动轨迹跟踪与数量检测

橘小实蝇发生期虫口数量是威胁果树生长状况的重要参数,是实施精准变量喷雾的基础。为实现果园大尺度、现场、实时和快速检测橘小实蝇虫害发生情况,该文提出了一种基于机器视觉技术在虫口区域跟踪橘小实蝇运动轨迹和数量检测的方法。试验采用橘小实蝇视觉检测平台,选取华南农业大学资源与环境学院橘小实蝇饲养室采集的视频图像作为评价样本,通过人工与机器视觉方式比较视频前50?000帧的检测效果,试验结果表明人工和机器视觉检测的橘小实蝇数量分别为85、78头;机器视觉漏检率为9.4%,达到虫害数量统计要求。     

柿园橘小实蝇的发生为害特点及防控技术要点

近年来,橘小实蝇在柿子上的发生逐年加重,给广西桂林市平乐县柿子产业带来严重威胁。经连续3年对柿园橘小实蝇进行观察研究,通过开展系统监测,釆取了柿园深翻土壤、捡除落果和虫果、林下养鸡、诱杀成虫和科学用药等防治措施。综合分析柿园实际情况,制定橘小实蝇的防控技术和措施,取得了较好应用效果,可在全县大面积防控柿园橘小实蝇提供参考依据。     

基于无线传感器网络的橘小实蝇成虫监测系统设计与试验

为实现在橘园区域内及时、准确地监测橘小实蝇成虫数量及环境、气象变化,该文提出将无线传感器网络技术作为其信息感知和传输的载体,设计和开发了橘小实蝇成虫动态监测系统并部署于华南农业大学国家柑橘产业技术体系柑橘机械研究室试验橘园,包括10台橘小实蝇成虫监测节点、1台环境气象监测节点及1台WSN+GPRS型边际路由器。系统中各监测节点采用TinyOS操作系统,节点间通信遵循ZigBee协议,节点在待机和全功能模式消耗的电流分别为39.52～42.72 mA和92.21～95.32 mA,边际路由器在待机和数据收发工作状态消耗的平均电流分别为190和250 mA,与之相配置的太阳能供电模块的供电能力均能满足其能耗需求;开展了近5个月的数据包传输率试验,各节点丢包率控制在11.9%～20.8%,数据通信的稳定性与植被和气候条件等因素密切相关,合理部署节点天线高度可解决该问题。试验结果表明,系统可实现数据稳定传输,适合橘园橘小实蝇成虫的动态监测。     

海南莲雾园橘小实蝇种群动态与综合防治研究

2011~2012年采用甲基丁香酚灭雄和蛋白饵剂诱杀雄、雌两性成虫的方法,开展了海南莲雾园橘小实蝇(Bactrocera dordalis Hendel)种群动态监测与综合防治研究。结果显示,海南苏昌和名门莲雾园橘小实蝇种群发生的2个高峰期分别在4月底与6月中旬、5月初与6月中旬;橘小实蝇种群密度(667 m2/d诱杀橘小实蝇虫量)与莲雾果实被害率明显呈正相关。采用诱杀技术与及时清园和处理虫、落果等农业措施相结合的方法综合防治莲雾园橘小实蝇的效果显著,在不套袋和不喷施农药的情况下,莲雾正造果花果至收获期(3~6月)果实的被害率比防治前降低4.92%~40.75%。     

重庆市南川区实蝇种群动态监测初报

实蝇在我国发生种类多达400多种,为害范围广泛,造成农作物等产量损失严重。重庆市南川区2005年以来实施实蝇种群发生监测预警,发现该区实蝇发生种类主要有黑颜果实蝇、南亚果实蝇、宽带果实蝇、橘小实蝇等。2008年是诱集实蝇标本最多的一年,主要原因在于该年雨水多、气候适宜、田间栽种的寄主作物瓜果蔬菜较多,适宜于实蝇的发生繁殖。南川区是柑橘非疫区建设项目实施区域,2008年以前未监测到橘小实蝇发生,而2009年以来持续监测到橘小实蝇的发生,虽然目前数量较少,但橘小实蝇在该区的发生为害程度及范围仍需进一步监测。     

基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备设计及试验

为了实现对桔小实蝇诱捕的实时监测和快速诊断,设计了一个基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备。该装备包括诱捕监测装置、太阳能供电装置和监测控制装置3个主要部分,其中诱捕装置包括顶盖、透明的连通件和诱捕瓶;太阳能装置包括太阳能板、蓄电池以及太阳能板支架;控制装置包括Fit-pc控制器、3G通讯模块和自主研发的桔小实蝇监测计数系统软件。该装备结合了机器视觉技术、远程通讯技术以及太阳能供电等技术,实现了集病虫害信息采集、处理、传输与自供电为一体的桔小实蝇诱捕监测装备,可长期的、实时的、远程的监控桔小实蝇诱捕过程和精确的计算桔小实蝇数量,且可自动传输到远程服务器并保存在本地存储卡中。在实验室环境下采用该装备测试,在830 s内有138头桔小实蝇进入该装备,系统检测出的结果是131头,检测成功率为94.9%。采用该装备在杨桃公园从2013年11月到2014年12月进行了一年多测试,系统软硬件可以稳定地协同工作,仅在光照严重不足太阳能供电不力的情况下出现过系统停止运行。基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备能自动跟踪计算桔小实蝇数量,从而向区域监控人员提供简洁有效的监控信息,在农业上有着广泛的应用前景。     

橘小实蝇雄性不育技术应用过程中混入雌虫活力的研究

取羽化前1、2和3d(即-1d、-2d和-3d)来自橘小实蝇遗传性别品系的雌蛹,分别经过90、100和105Gy的60Co辐照后,检测成虫的羽化率、飞行能力和耐压存活率;辐照处理的雌蛹羽化后再分别与普通雄虫和来自遗传性别品系的不育雄虫杂交,在羽化后的第10天、第17天分别采卵,记录产卵量和卵孵化率。结果表明,雌虫羽化率、飞行能力和耐压存活率等变化与雄虫接受辐照后的质量监测结果相同;经过辐照的雌、雄虫相互交配不产卵;辐照处理过的雌虫与普通雄虫交配,成虫的产卵量明显减少,而且剂量越大,蛹龄越小,产卵量越少。     

基于卡尔曼滤波的降雨起止时间手机远程监测装置研制

为解决设施农业的降雨监测系统难以精准检测降雨起止信号的问题,研制了一种降雨起止时间远程监测装置.该装置主要由雨水感应模块、雨水检测电路、单片机、通用分组无线电系统数据传输单元模块(General Packet Radio System Data Transmission Unit,GPRS DTU)、串口通信电路和手机...     

蛋白饵剂对橘小实蝇辐照不育雄虫的引诱作用

以橘小实蝇为研究对象,研究蛋白饵剂对不同日龄、不同释放密度不育雄虫的引诱作用,以及施用蛋白饵剂后不同时间、添加多杀菌素对不育雄虫的引诱效果。结果表明,蛋白饵剂对不育雄虫的引诱率明显低于同日龄正常雄虫,5日龄时最高,分别为36.24%和48.93%,且随着日龄的增加,引诱率会不同程度下降。不育雄虫释放密度对引诱率无显著影响,0.25～1.00头/m2的释放密度下引诱率为33%～58%。不论是挂瓶法引诱,还是混入0.02%多杀菌素后点喷,蛋白饵剂对不育雄虫的引诱效果均随蛋白饵剂施用天数的增加而逐渐下降,挂瓶法前2d引诱的不育雄虫数量占总引诱数量的65%,添加多杀菌素法该比例则达到80%,5d后这2种方法不再有引诱效果。残留的多杀菌素对不育雄虫无触杀作用。     

适应场景光照变化的桔小实蝇诱捕监测系统优化设计与试验

为了减少光照造成的桔小实蝇误判,该文在前期设计的基于视频监控的桔小实蝇诱捕装备的基础上,优化改进了硬件装备及监测执行算法。主要通过对装备遮光系统和太阳能装置的改良及Wi Fi/4G等技术的应用形成了一套较完善的集采集、处理、传输和供电为一体的桔小实蝇诱捕监测新装备。同时,改进提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法(Bactrocera dorsalis detection algorithm under lighting variations,BDDA-LV),并对软件系统的控制流程与感兴趣数据的判别、获取及传输进行优化,最终形成了一套有较好人机交互的桔小实蝇监测软件系统。通过对新旧桔小实蝇检测算法及系统分别开展了室内和野外试验,结果表明,在中度光照影响下,BDDA-LV算法错误率为7.21%,比原算法降低19.07%,且其运算耗时为原算法的41.7%。在严重的光照影响下,BDDA-LV算法错误率为12.4%,比原算法降低23.07%,且其运算耗时为原算法的42.2%。同时在广州市天河区杨桃公园自然环境下进行了的较长期系统监测试验,该系统可实时稳定地对桔小实蝇进行监测计数。通过对2015年6月18日至24日自然环境下的试验,用计算机系统记录和人工计数比较分析,得到计算机系统计数1634头,人工计数1613头,准确度达98.7%,比优化之前在实验室进行监测试验的系统跟踪精度提高了3.8%。该文所提出的BDDA-LV准确率和运算速率都远高于BBDA算法,整个系统拥有较高的精度和稳定性,具有较好的推广应用价值。     

自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法

为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。     

Remote automatic identification system of field pests based on computer vision

为了实现大田害虫的快速实时识别和诊断,设计了一套大田害虫远程自动识别系统。该系统通过3G无线网络将害虫照片传输到主控平台中,在主控平台中实现远程自动识别。系统首先对害虫图像进行基于形态和颜色特征值的提取。害虫图像的形态特征由周长、面积、偏心率等以及7个胡不变矩共16个特征值组成,颜色特征值由9个颜色矩组成,然后建立支持向量机分类器。采用该系统对6种常见大田害虫进行了测试,平均准确率达到87.4%。考虑到不同的害虫姿态和大田中不同的光照条件,系统的分类效果是满意的。     

基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统

为了实现大田害虫的快速实时识别和诊断,设计了一套大田害虫远程自动识别系统。该系统通过3G无线网络将害虫照片传输到主控平台中,在主控平台中实现远程自动识别。系统首先对害虫图像进行基于形态和颜色特征值的提取。害虫图像的形态特征由周长、面积、偏心率等以及7个胡不变矩共16个特征值组成,颜色特征值由9个颜色矩组成,然后建立支持向量机分类器。采用该系统对6种常见大田害虫进行了测试,平均准确率达到87.4%。考虑到不同的害虫姿态和大田中不同的光照条件,系统的分类效果是满意的。     

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.40%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。     

便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286 ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。     

利用高压静电杀灭黄瓜害虫的试验

为了减少农药对环境和农作物的污染,寻求物理防治农作物害虫的方法,该文利用高压静电灭虫原理,设计了一种采用高倍压整流升压电路的直流高压灭虫装置,确定了有效的灭虫电压.利用该装置产生的高压静电杀灭农作物害虫,并在黄瓜植株叶片上进行了试验.结果表明,利用高压静电能够杀灭黄瓜害虫,其对烟粉虱的灭虫效果为20.99％～26.27％,对瓜绢螟的杀灭率可达63.6％～70.4％.该研究可为物理防治农作物害虫设施的开发提供参考.