[发明专利]一种智能农林害虫标准化调查方法及系统

权利要求书

1.一种智能农林害虫标准化调查方法，其特征在于，所述智能农林害虫标准化调查方法包括：

第一步，通过田间调查采集害虫的虫粪粒的相关信息，同时利用摄像机采集害虫的体貌信息；利用输入设备将采集的害虫信息输入至系统中；

第二步，初步处理录入的害虫信息，基于录入信息计算农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况；

第三步，将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄；

第四步，根据害虫的种类、虫龄以及农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况输出相应的防控措施；

第五步，数据库存储农林害虫信息以及相应防控措施；显示器显示害虫的相关信息、防控措施、农林的被害率、虫口密度、病情指数以及损失情况。

2.如权利要求1所述的智能农林害虫标准化调查方法，其特征在于，所述智能农林害虫标准化调查方法通过利用摄像机采集害虫的体貌信息，采用一种图像去雾算法对图像进行增强，具体过程如下：

步骤一，将采集的关于昆虫的图像进行输入系统；

步骤二，判断图像是否为带色彩，“是”进行RGB通道分解，然后将各个通道的进行MSR处理和CLAHE处理，将各个通道处理的图像进行合并，输出图像；

步骤三，当由于植物的枯萎，采集到关于昆虫的图像为灰色，图像被判断为灰色，直接将图形进行MSR处理和CLAHE处理，输出图像；

步骤四，根据输出的图像，对昆虫的体貌特征进行识别，判断出昆虫的种类。

3.如权利要求1所述的智能农林害虫标准化调查方法，其特征在于，所述智能农林害虫标准化调查方法在根据采集的图像信息将录入的害虫信息与数据库存储的信息进行对比分析，判断害虫的种类、虫龄，采用基于机器识别的方法，具体过程如下：

(1)将去雾的图像，采用基于图像性状因子和分割点定位的粘连方法对图像进行分割；

(2)将分割的图像提取HSV三通道颜色图像的小波纹理特征，对害虫进行识别；

(3)将所获取的害虫信息传递到支持向量机分类器中进行分类；

(4)基于对图像中的害虫的分类和数量，判断是否为同一目标，是根据害虫数据融合算法，计算出害虫总体的数量；否根据采集的害虫的分类和数量再次进行判断是否为同一目标，直到判定为不是同一目标，根据害虫数据融合算法，计算出害虫总体的数量。

4.如权利要求1所述的智能农林害虫标准化调查方法，其特征在于，所述智能农林害虫标准化调查方法的数据库在存储农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施对各类数据进行聚合分类，具体过程如下：

首先，将关于农林害虫信息、对应天敌信息以及相应防控措施的数据信息建立一个大规模的数据库；

其次，从数据库中根据数据特征定义为若干个样本，根据若干个样本的特征，从大数据库中抽取相应的若干个小数据库；

之后，利用抽取的小数据库根据相似定义构建小数据集的相似度矩阵，对小数据集中的数值型数据的相似度进行计算；

最后，对抽样聚类的结果进行整合、均值更新和划分，以完成混合的大规模数据中数值型数据的聚类。

5.如权利要求1所述的智能农林害虫标准化调查方法，其特征在于，所述智能农林害虫标准化调查方法录入的害虫信息与数据库存储的信息对比分析具体包括：

首先，将录入的害虫相关文字信息与数据库存储的害虫数据进行匹配分析；

其次，将扫描的害虫图像信息与数据库存储的害虫数据进行匹配；

最后，通过害虫其他性状信息进行确认；

若录入的害虫信息数据库中并无记载，则系统自动将此害虫相关信息进行存储，并提示用户补充害虫的防控措施、天敌信息。