一种猕猴桃病害严重程度计算方法与流程

文档序号:36741402发布日期:2024-01-16 19:05阅读:1247来源:国知局

本发明属于病虫害防治,具体涉及一种猕猴桃病害严重程度计算方法。


背景技术:

1、目前猕猴桃树主要病害有溃疡病、细菌性花腐病、根结线虫病、根腐病、叶枯病、黑斑病等。虫害主要有金龟甲、斑衣蜡蝉、椿象、小薪甲、红蜘蛛、桃蛀螟、叶蝉、蟋蟀等。根据实际病害种类采用化学、生物以及物理防治手段。但在实际的猕猴桃病害防治过程中,种植人员无法及时了解其病害种类及其严重程度,无法及时提醒并采取合适的防治措施,导致猕猴桃种植过程中造成经济损失。

2、为了解决现有技术存在的不足,人们进行了长期的探索,提出了各式各样的解决方案。例如,中国专利文献公开了一种基于布谷鸟搜索算法的番茄病害识别系统[202021328897.8],其包括图像采集模块和病害识别模块,其中图像采集模块包括stm32f765模块、摄像模块、电机驱动模块、sd卡存图模块、电池模块共5个子模块;病害识别模块是上位机分析平台。所述的stm32f765模块,是图像采集模块的主要控制部分,控制着图像采集模块中的各个子模块的协调运行。

3、上述方案在一定程度上解决了病虫害预警的问题,但是该方案依然存在着诸多不足,例如无法及时判断病害种类及其严重程度等问题。


技术实现思路

1、本发明的目的是针对上述问题,提供一种设计合理,可及时判断猕猴桃病害种类及其严重程度的猕猴桃病害严重程度计算方法。

2、为达到上述目的,本发明采用了下列技术方案:一种猕猴桃病害严重程度计算方法,包括如下步骤:

3、s1:数据采集以及预处理;

4、s2:病害识别以及评分;

5、s3:根据评分制定病害防治决策。

6、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s1包括如下步骤:

7、s11:通过高清摄像头实时采集猕猴桃树图像数据并建立数据集;

8、s12:对采集的数据集中的图像进行预处理。

9、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s11包括如下步骤:

10、s111:高清摄像头采集不同区域猕猴桃树图像并删除无关图像;

11、s112:对数据集标注图像位置以及采集时间。

12、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s12包括如下步骤:

13、s121:对滤除异常尺寸图像,对图像进行消噪处理;

14、s122:对图像进行尺寸和像素进行标准化调整;

15、s123:对灰度图像进行二值化以及形态处理。

16、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s2包括如下步骤:

17、s21:利用卷积神经网络对预处理后的图像进行分析,识别出猕猴桃的病害种类;

18、s22:根据识别出的病害种类、区域大小,结合预设的评分规则,综合计算出猕猴桃病害的严重程度得分。

19、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s21包括如下步骤:

20、s211:从原始训练样本中提取特征图,包括conv1、conv2、conv3和conv4,获得基本特征图;

21、s212:在初始图层中提取的特征图由卷积算子和合并算子处理,从而提取多尺度特征图,包括若干特征合并图和卷积特征图;

22、s213:多尺度卷积层的初始图层包括若干卷积层和池层;

23、s214:将多尺度特征图进行整合,利用cancat函数使得网络模型获取猕猴桃树病害特征;

24、s215:cancat函数包括若干卷积层;

25、s216:将融合特征映射提供给卷积层conv5;

26、s217:将卷积层conv5的特征图输入softmax分类器,识别出猕猴桃的病害种类。

27、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s22包括如下步骤:

28、s221:对不同种类的病害设置不同分数,将其分数与病害区域面积相乘得到对应种类病害的严重程度得分;

29、s222:通过病害区域面积及其所在区域总面积获取病害面积密度;

30、s223:将各区域内不同种类病害程度得分与病害面积相乘,获得不同检测区域与不同种类病害的评分矩阵;

31、s224:根据病害种类以及不同的防治措施建立防治成本矩阵;

32、s225:将评分矩阵与防治成本矩阵相乘,获取各个区域的防治成本矩阵。

33、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s3包括如下步骤:

34、s31:通过获取各区域及其防治成本矩阵;

35、s32:设置防治总成本阈值;

36、s33:求取各防治措施的总成本,并判断是否超过阈值;

37、s34:对于不同防治措施设置不同的防治效果得分;

38、s35:分别累加求取各防治措施及的防治效果总分;

39、s36:选取防治效果总分最高的防治措施作为病害防治决策。

40、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s33-s36中防治措施包括单一措施和组合措施。

41、在上述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法中,步骤s1中数据包括猕猴桃树的主干、主蔓、侧蔓、结果母枝、结果枝的图像。

42、与现有的技术相比,本发明的优点在于:实时采集猕猴桃树图像数据,利用卷积神经网络算法及时判断病害种类并通过评分方式计算严重程度,使得管理人员及时获取猕猴桃树病虫害状态;对于不同的区域的病虫害分别进行评分,较为直观地反映猕猴桃整体种植状态;根据评分自动推荐防治措施,在限制防治成本的情况下选择最佳防治措施组合。



技术特征:

1.一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s1包括如下步骤:

3.根据权利要求2所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s11包括如下步骤:

4.根据权利要求2所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s12包括如下步骤:

5.根据权利要求1所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s2包括如下步骤:

6.根据权利要求5所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s21包括如下步骤:

7.根据权利要求5所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s22包括如下步骤:

8.根据权利要求7所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s3包括如下步骤:

9.根据权利要求8所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s33-s36中防治措施包括单一措施和组合措施。

10.根据权利要求1所述的一种猕猴桃病害严重程度计算方法,其特征在于,所述的步骤s1中数据包括猕猴桃树的主干、主蔓、侧蔓、结果母枝、结果枝的图像。


技术总结
本发明提供了一种猕猴桃病害严重程度计算方法,它解决了猕猴桃树病害程度判断等问题,其包括如下步骤:S1:数据采集以及预处理;S2:病害识别以及评分;S3:根据评分制定病害防治决策。本发明具有病害识别精度高、可自动生成防治措施等优点。

技术研发人员:王晓桢,孙黎明,陈佳利,王前红,姜云艳
受保护的技术使用者:浙江安厨大数据技术有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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