态，提取超出阈值的状态“I”量，作为预处理特征点，同时进行记录；
[0044]H.特征点抓取:该函数是算法主要的执行模块，此部分算法是在上一步预处理特征点提取出的数据点的基础上，通过原始数组的数据进行分析判断；传感器在采集时是1、
2、3循环采集，所以多个数组同一序号的多个数组是在同一时间段内完成的；将多组0-1数组当做处理对象，此时从O到102轮番查看多个01数组对应序号的0-1状态；此时若采集到信号，总共有三种情况；
[0045]1.抗干扰判断及最终数据审核:该函数是判断条件的最后一步，主要是进行分析满足上述构成物体经过变化的情形时的数据，是否是同一个物体引起，以免构成误计数；在同一次数组判断中，采集到的数据序号，需与前一个满足至少有5个序号的间隔，否则认为是同一个物体引起；
[0046]在算法中用一标志位特征向量对进入final_count_judge的序列进行标注，满足距离上一次特征值距离大于5 (大约40ms)的条件时，即认定该特征行为有效，否则不予以计数肯定，并更新数据特征点；
[0047]而在实际操作中，昆虫的速度不会特别快，可能在几秒之内反复飞过传感器部位造成多次计数。此时使用iii_flag_jjj的数字来限定其间隔范围。
[0048]其中iii是主循环进行的次数，flag_jjj是上一次计数时的主循环次数。所以，相邻两次时间间隔可用单位是秒)大致来进行限定。即成功计数的条件，必须满足在该时刻之前t秒内没有计数过。
[0049]J.发送结果至数据存储器:经过以上几步数据的层层筛选和判断，最终抓取到的有效数据将作为算法计算的结果保存下来。
[0050]其中，步骤G所述的threshold_valuel取值，即变化量敏感阈值；过大容易导致不敏感，采集不到小和快速的物体，过小则容易误计数；经过本函数之后，将得到的多组0-1数组存入多个八位数组。
[0051]其中，其特征在于:所述的多个八位数组是:
[0052]int8_t buffer_data_011[len_data]；
[0053]uint8_t buffer_data_012[Ien_data]；
[0054]......
[0055]uint8_t buffer_data_01n[len_data]o
[0056]其中，其特征在于:步骤H所述的三种情况包括以下三种情况，若同时满足以下条件，贝lJ进入进入final_count_judge判断函数；
[0057]a.每路传感器组均有明显信号变化:此时对应每路都采集到的状况；为了避免误计，同时由于物体通过速度很快，不会只形成单独的I而上下两个数都是O的状态；
[0058]所以该方式下，除了首先判断是否有多个0-1数组的同一序号数字都为I之外，同时判断相邻的几组数据是否同时有变化。有则认定有效，进入最终的final_count_judge函数，没有则认为是干扰；
[0059]b.大多数传感器组有明显变化，少数传感器组没有明显变化；
[0060]此时如果少数传感器组的数据变化达到threshold_value21值以上，则进入f inal_count_judge 判断函数；
[0061]c.少数传感器组有明显变化，多数传感器组没有明显变化；
[0062]此时应该认为，物体可能在少数组传感器正前方通过，应该会引起较为显著地变化；
[0063]此时，判断发生变化的该路数据是否有超过threshold_value3的变化量，若有，则判断该传感器该时前后相邻的数据是否也有超过threshold_value31的变化。
[0064]上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。
【主权项】
1.一种用于昆虫计数的多传感器目标识别算法，其特征是:是通过嵌入式系统AD采集多组传感器输出的模拟量电压值，利用PWM调制的具有一定占空比的脉冲信号，动态地比较大约在一秒以内的多个传感器收集的数据，之后来判别是否有虫体通过；其具体步骤如下: A.选取工作模式:开启设备，进入工作界面；选取所需的工作模式； B.数据存储:将选择的工作模式中数据保存，开始进入工作模式； C.判断计算定时时间是否到:计算定时时间到的话，则进入下一个工作环节；若计算定时时间没到，则会返回到数据库，重新计算定时时间； D.计数识别模式:当计算定时时间到，进入到计数识别模式； E.原始数据去噪滤波:采用平均值和单个数据周边临值相结合的方式剔除野值数据；在采集的原始数据的初步处理过程中，滤除部分毛刺和噪声信号，主要针对的是一些明显的错误点，不能太过于精确以至抛掉一些不明显的特征点； F.自适应均值计算:该部分对每组传感器按等间隔采集的数据进行平均值计算是根据不同传感器的差异和安装状况的不同条件，自适应地计算出在未遮挡情况下的传感器的正常状态数据，即无信号时的基准值；由于传感器受温漂、持续时间的影响会使基准值产生变化，所以采用自适应方法对每组传感数据进行均值分析计算； G.特征技术点预判断:特征计数点预判采用一个自设计的滤波函数执行；其功能是将传感器原始数据数组按照阈值(thresholcLvaluel)宏定义参数划分为0_1数组；由于遮挡物体会导致传感器数据变小；该函数即将数组中小于该组对应平均值的(1-thresholcLvaluel)倍的数字取为1，正常数据取为O ;此部分的算法设想是根据每个传感器的自适应基准值的不同，选择一定的变化范围限制，作为阈值，将数组先较为简单地处理成为仅包含0-1状态的多个等效数组；根据单个数组0-1的状态，提取超出阈值的状态“I”量，作为预处理特征点，同时进行记录； H.特征点抓取:该函数是算法主要的执行模块，此部分算法是在上一步预处理特征点提取出的数据点的基础上，通过原始数组的数据进行分析判断；传感器在采集时是循环采集，所以同一序号的多个数组是在同一时间段内完成的；将多组0-1数组当做处理对象，轮番查看多个0-1数组对应序号的0-1状态；此时若采集到信号，总共有三种情况； 1.抗干扰判断及最终数据审核:该函数是判断条件的最后一步，主要是进行分析满足上述构成物体经过变化的情形时的数据，是否是同一个物体引起，以免构成误计数；在同一次数组判断中，采集到的数据序号，需与前一个满足至少有5个序号的间隔，否则认为是同一个物体引起； 在算法中用一标志位特征向量对进入计数结果判断(final_count_judge)的序列进行标注，满足距离上一次特征值距离大于5 (不小于40毫秒)的条件时，即认定该特征行为有效，否则不予以计数肯定，并更新数据特征点； J.发送结果至数据存储器:经过以上几部数据的层层筛选和判断，最终抓取到的有效数据将作为算法计算的结果保存下来。
2.根据权利要求1所述的一种用于昆虫计数的多传感器目标识别算法，其特征在于:步骤G所述的选取threshold_valuel的值，即变化量敏感阈值；过大容易导致不敏感，采集不到小和快速的物体，过小则容易误计数；经过本函数之后，将得到的多组0-1数组存入多个八位数组。
3.根据权利要求2所述的一种用于昆虫计数的多传感器目标识别算法，其特征在于:所述的多个八位数组是:int8_t buffer_data_011[len_data]；uint8_t buffer_data_012[Ien_data]；uint8_t buffer_data_01n[len_data]。
4.根据权利要求1所述的一种用于昆虫计数的多传感器目标识别算法，其特征在于:步骤H所述的三种情况包括以下三种情况，若同时满足以下条件，则进入进入final_count_judge判断函数； a.多路均有信号:此时对应多路都采集到的状况；为了避免误计，同时由于物体通过速度很快，不会只形成单独的I而上下两个数都是O的状态； 所以该方式下，除了首先判断是否有多个0-1数组的同一序号数字都为I之外，同时判断相邻的几组数据是否同时有变化；有则认定有效，进入最终的final_count_judge函数，没有则认为是干扰； b.大多数传感器组数据都有变化信号，但变化不是特别大，介于thresholcLvaluelthreshold_value22之间，少数传感器组数据没有明显的变化，如果其变化量超出threshold_value21 值，则认定有效，进入 final_count_judge 判断函数； c.少数传感器组数据有明显变化，大多数传感器组数据变化均不明显； 此时应该认为，物体可能在少数传感器组正前方通过，应该会引起较为显著地变化； 此时，判断发生变化的该路数据是否有超过threshold_value3变化量，若有，则判断该组传感器此时前后相邻的数据是否也有超过threshold_value31的变化。
【专利摘要】本发明公开了一种用于昆虫计数的多传感器目标识别算法，其主要是与目前所使用的人工诱捕害虫的各类便携式设备相结合，利用多路等分布排列的红外传感器组成一个监测传感器阵列，监测进入该诱捕器的昆虫个数。本算法使用了自适应的动态调整滤波、预判断和认定的多环节判定、多传感器数据融合目标识别以及与传感器和设备相结合的PWM波动态调制引入外接环境数据的评估方法等一系列方法。本算法对硬件设备的要求极低，在占用极小资源的情况下，完成昆虫目标的准确计数。本算法准确性高、稳定性好，考虑了多种情况下带来的干扰以及设计了抗干扰的功能。
【IPC分类】G06M1-272
【公开号】CN104778494
【申请号】CN201510179494
【发明人】李学恩, 石晶, 赵旭东, 韩伟娟
【申请人】北京中科通视科技有限公司
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月15日