[发明专利]害虫识别方法及系统、终端设备、计算机设备及介质

说明书

本发明公开一种害虫识别方法及系统、终端设备、计算机设备及介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待识别害虫通过红外模组的感应区域时所述红外模组输出的第一模拟信号；对所述第一模拟信号进行基于预设采样频率的模数转换，并对所述模数转换生成的第一红外光电序列的序列长度通过补零或截取固定为预设序列长度；提取固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征，并将所述固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征输入机器学习分类器，得到害虫识别结果。该实施方式可精确高效地实现害虫识别。

技术领域

本发明涉及农业技术领域。更具体地，涉及一种害虫识别方法及系统、终端设备、计算机设备及介质。

背景技术

虫害是导致我国粮食产后储藏损失的重要因素之一，不仅造成经济损失，还容易导致食品安全问题。实时监测粮仓内的储粮害虫发生情况对于保证储粮安全与质量，减少储藏损失具有重要意义。传统的储粮害虫检测方法主要包括：直观检查法、取样检查法和诱集检查法，需要管理人员进入粮仓中进行扦插采样或人工处理检测装置中的害虫，从而对粮仓内害虫的发生发展情况进行及时了解。传统的检测方法需要大量的人力成本，且不具有实时性。随着科学技术的发展，新的害虫检测方法不断被提出。目前，已有的害虫在线智能检测装置多是通过采集粮仓内部害虫诱捕器的诱捕结果图像进行害虫的检测。害虫图像智能识别的性能受图像的清晰程度、明暗程度和害虫的各种姿态等因素的影响十分严重。

因此，需要提供一种新的害虫识别方法及系统、终端设备、计算机设备及介质。

发明内容

本发明的目的在于提供一种害虫识别方法及系统、终端设备、计算机设备及介质，以解决现有技术存在的问题中的至少一个。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

本发明第一方面提供了一种害虫识别方法，包括：

获取待识别害虫通过红外模组的感应区域时所述红外模组输出的第一模拟信号；

对所述第一模拟信号进行基于预设采样频率的模数转换，并对所述模数转换生成的第一红外光电序列的序列长度通过补零或截取固定为预设序列长度；

提取固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征，并将所述固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征输入机器学习分类器，得到害虫识别结果。

可选地，所述序列特征包括时间窗口统计特征、差分统计特征和幅频特性中的至少一种。

可选地，所述预设采样频率的取值大于等于5KHz。

可选地，在所述对所述第一模拟信号进行预设采样频率的模数转换之前，该方法还包括：对所述第一模拟信号进行放大。

可选地，在所述提取固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征之前，该方法还包括：对所述固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征进行插值恢复。

可选地，在所述将所述固定为预设序列长度的第一红外光电序列的序列特征输入机器学习分类器之前，该方法还包括：

获取已知种类的样本害虫通过所述红外模组的感应区域时所述红外模组输出的第二模拟信号；

对所述第二模拟信号进行基于所述预设采样频率的模数转换，并对所述模数转换生成的第二红外光电序列的序列长度通过补零或截取固定为预设序列长度；

提取固定为预设序列长度的第二红外光电序列的序列特征，并将固定为预设序列长度的第二红外光电序列的序列特征作为训练数据，得到对应有害虫种类的训练数据；

利用所述对应有害虫种类的训练数据训练得到所述机器学习分类器。

本发明第二方面提供了一种执行本发明第一方面提供的害虫识别方法的终端设备，包括：