基于机器视觉的松林天牛远程智能监测系统

松墨天牛和褐梗天牛是松树上两种重要蛀干害虫，及时获取松林天牛的数量变化趋势是松林害虫精准防治的重要前提。为此，该研究构建一款基于机器视觉的松林天牛远程智能监测系统。系统主要由诱捕器模块、天牛检测模块和系统Web端三部分组成。诱捕器模块通常放置于松林重点区域来诱捕天牛害虫，并通过摄像头定时采集天牛图像；天牛检测模型部署于边缘端，以深度学习YOLOv5s模型为基础搭建轻量化检测模型，实现边缘端的天牛实时检测统计；检测结果经无线传输在系统Web端进行呈现，实现天牛数据可追溯。试验结果表明，智能监测系统对天牛监测效果良好，模型的准确率为94.4%，召回率为93.6%,IoU阈值为0.5下的平均精度均值(m AP0.5)为96.2%，单张推理耗时为1.40 s，模型大小为9.3 MB；用户可通过系统Web端查看天牛数量变化趋势。该系统可实现诱捕器场景下的天牛远程智能监测，对提高森林害虫防控智能化水平具有重要意义。