摘要
本发明公开了一种基于图像处理的粮仓害虫检测方法,涉及农业工程领域,解决了现有技术只是通过图像采集模块采集害虫图像;未考虑到环境因素对害虫的影响,可能会导致出现采集害虫类型不全的技术问题;本发明通过获取粮仓的区域示意图设置捕虫器,根据采集的环境数据确定害虫图像的采集频率,基于采集频率采集图像后进行预处理,对预处理的图像识别并筛选,再利用边缘检测算法来识别待分析图像中害虫的边缘并提取害虫的特征信息,根据图像中害虫的特征信息分析得到粮仓中害虫的类型和数量,最后基于害虫的类型和数量对害虫进行治理;这样不仅可以更加全面的检测到粮仓中害虫的类型,而且还预测了粮仓中害虫的数量,提高后续治理的效率。
技术关键词
粮仓害虫检测方法
人工智能模型
害虫图像
图像处理
边缘检测算法
相对湿度
水蒸气
捕虫器
长短记忆神经网络
Canny算法
卷积神经网络模型
数据
诱捕器
图像采集模块
频率
统计算法
标记
序列