文献类型： 中文期刊

作者： 田冉 ¹ ; 陈梅香 ¹ ; 董大明 ¹ ; 李文勇 ¹ ; 矫雷子 ¹ ; 王以忠 ² ; 李明 ¹ ; 孙传恒 ¹ ; 杨信廷 ¹ ;

作者机构： 1.国家农业信息化工程技术研究中心/农业部农业信息技术重点实验室/北京市农业物联网工程技术研究中心

2.天津科技大学电子信息与自动化学院

关键词： 机器视觉;图像识别;数据融合;红外传感器;果树害虫

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2016 年 32 卷 20 期

页码： 195-201

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为了解决果园环境中单一的害虫监测技术存在的缺陷,该研究将红外传感器和机器视觉识别技术进行融合,从两个角度对目标害虫进行识别计数。选取梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物进行试验,通过实验室人工随机散落试验样本,获得其红外传感器以及机器视觉图像的识别结果,构造融合计数计算公式,通过计算得到害虫计数结果。结果显示:梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外分类阈值分别为2.25、9.06、17.88、28.38,其红外识别范围分别为(0,5]、(5,13]、(13,23]、(23,32];梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外识别准确率分别为92%、78%、80%、88%,图像识别准确率分别为92%、88%、92%、90%,融合计数精度分别为98%、92%、94%、96%。可见,将红外传感器和图像识别技术相融合能够提高果树性诱害虫的识别准确率,为果园害虫的合理防治提供参考。