[发明专利]基于LoRa节点的昆虫密度识别系统有效
| 申请号： | 201911241985.6 | 申请日： | 2019-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN111046777B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 张沛昌;王文魁;黄磊;王派虎;谭鸿刚;罗泉;许家俊 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 lora 节点 昆虫 密度 识别 系统 | ||
1.一种基于LoRa节点的昆虫密度识别系统，其特征在于：所述系统由LoRa网关、昆虫诱捕器及设在昆虫诱捕器上的LoRa节点构成；
所述LoRa节点上设有摄像头，所述摄像头用于拍摄昆虫诱捕器的底面图片，所述摄像头拍摄的图片为RGB图片；
所述LoRa节点将昆虫诱捕器的底面图片转换为二值型图片，并根据二值型图片上昆虫所占的像素点的比例，计算出昆虫的密度大小；
所述LoRa节点将计算出的昆虫的密度大小发送至LoRa网关，以对LoRa节点进行远程监控；
所述LoRa节点将昆虫诱捕器的底面图片转换为二值型图片，并根据二值型图片上昆虫所占的像素点的比例，计算出昆虫的密度大小包括，
将RGB图片根据灰度转换公式，转换为灰度图片；
计算出灰度图片的像素点的灰度平均值；
将灰度值大于或等于灰度平均值的像素点的灰度值设为256，将灰度值小于灰度平均值的像素点的灰度值设为0；
计算灰度值为256的像素点占所有像素点的比例，得到昆虫的密度大小；
所述LoRa节点由STM32主控芯片、外围电路以及一个LoRa射频模块组成，通过串口与所述摄像头连接；所述STM32主控芯片可控制摄像头拍照，进而获得昆虫诱捕器的底面图片，以及控制LoRa射频模块进行发送接收信息，与LoRa网关进行通信。
2.如权利要求1所述的基于LoRa节点的昆虫密度识别系统，其特征在于：
所述灰度转换公式为：Gray= R0.299 + G0.587 + B0.114；其中，Gray为灰度值，R为红色亮度值，G 为绿色亮度值，B为蓝色亮度值。
3.如权利要求1所述的基于LoRa节点的昆虫密度识别系统，其特征在于：
所述摄像头设在昆虫诱捕器的顶部，摄像头的镜头朝下，以使昆虫诱捕器的底面在摄像头的拍摄范围内。
4.如权利要求1所述的基于LoRa节点的昆虫密度识别系统，其特征在于：
所述昆虫诱捕器的底面为白色背景的底面。
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