[发明专利]一种基于物联网的人工智能烟虫识别系统

说明书

本发明公开了一种基于物联网的人工智能烟虫识别系统，包括数据平台和应用展示平台，数据平台包括图像采集设备、图像传输模块、图像处理服务器和烟虫识别模块，图像采集设备用于获得烟虫图像数据，并通过图像传输模块将烟虫图像数据采用物联网传输给图像处理服务器，经图像处理服务器处理分析后，再通过烟虫识别模块进行标注识别烟虫数量和烟虫种类，获取烟虫数量数据后将烟虫数量数据传输至应用展示平台；应用展示平台包括虫情上报模块和统计分析模块，虫情上报模块用于将虫情图像采集周期内获取的虫情信息显示至应用展示平台中；统计分析模块用于将监测区域中某段时间内的虫情信息显示到应用展示平台上并进行存档或/和导出。

技术领域

本发明涉及烟草原料储存技术领域，具体涉及一种基于物联网的人工智能烟虫识别系统。

背景技术

我国是一个烟草大国。2019年，我国卷烟产量小幅增长，为2.36万亿支，同比增长1.22％。2020年，各卷烟生产基地于2月陆续复工，伴随全国物流体系逐步回归正轨，卷烟作为相对刚需、有成瘾性的品类，受疫情影响较小，1-2月卷烟产量为5187.4亿支，同比增长4.4％。据了解，烟草除能制成卷烟、旱烟、斗烟、雪茄烟等供人吸食外，尚有多种医疗用途。

我国的烟草行业是在快速发展的，2017年以来经济运行呈现出稳中有进、稳中向好态势，税利总额保持较快增长。这也是由于坚持实行“以销定产，以需定销”的调控措施。伴随着我国烟草产业的迅速发展，烟叶贮藏的规模和数量越来越大，贮藏时间也相应延长，烟叶的存储期大致是从收获后六个月至两年之间，在此期间如何防止因仓储库的环境因素造成烟叶出现霉变、虫害等灾情，从而影响到烟草成品质量。

如果烟草储存不当，烟草中会生一种叫做烟甲虫的虫子，它能够食用对多数昆虫来说有毒性的烟草。其幼虫蛀食储存期烟叶，且导致霉变，给烟草业造成严重损失。烟草甲虫不能在田间生长的烟叶上产卵，它危害的是储藏烟草。虫卵附著在收获的烟叶上，生产香烟的过程中很难完全清除干净。传统的烟虫防治工作基本通过两种方式进行：一是在烟虫多发地粘贴诱虫片，定期查看诱捕情况；二是通过菊类酯药物定期进行药杀。虫情工根据定期检查诱虫片情况，纸质记录烟虫情况，定期观察，若烟虫数量增加，则进行重点关注，但对于药杀的时间与地点则不进行特别记录。现在烟草公司一般会使用粘虫板挂在墙上，并派专人定期查看烟虫数量。该方法不仅耗费大量的人力，而且会导致虫情发现不及时，造成重大损失。传统对烟虫的监控方式，人为因素干涉较多，原始数据由虫情工记录，无法获知虫情工是否对诱虫片进行定期检查，药杀、虫窝等信息没有记录或烟虫发现的时间点等信息记录不及时，对后续的虫情分析有误导作用。若需要了解虫情的实际情况，获取信息的渠道少且需要组合多个部门的记录信息进行人工整合，工作量大。

因此，有必要研发一种基于物联网的人工智能烟虫识别系统，以物联网为基础，人工智能技术、信息化技术为支撑，实现烟草烟虫智能化识别、科学化管理，转变烟虫现有的识别方式和管理模式，为现代烟草仓储的发展供新的途径。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于物联网的人工智能烟虫识别系统，以物联网为基础，人工智能技术、信息化技术为支撑，实现烟草烟虫智能化识别、科学化管理，转变烟虫现有的识别方式和管理模式，为现代烟草仓储的发展供新的途径。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：基于物联网的人工智能烟虫识别系统包括数据平台和应用展示平台，所述数据平台与所述应用展示平台通信连接并形成双向数据传输；所述数据平台包括图像采集设备、图像传输模块、图像处理服务器和烟虫识别模块，所述图像采集设备用于对烟虫抓捕数据进行图像采集，获得烟虫图像数据，并通过所述图像传输模块将所述烟虫图像数据采用物联网传输给所述图像处理服务器，经所述图像处理服务器处理分析后，再通过所述烟虫识别模块进行标注识别烟虫数量和烟虫种类，获取烟虫数据后将所述烟虫数据传输至所述应用展示平台；所述应用展示平台包括虫情上报模块和统计分析模块，所述虫情上报模块用于将虫情图像采集周期内获取的虫情信息显示至所述应用展示平台中；所述统计分析模块用于将监测区域中某段时间内的虫情信息显示到所述应用展示平台上并进行存档或/和导出。