基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法

• 作者: 叶耀文 张玉康 潘春华 肖德琴 范梅红 蔡家豪
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 视觉感知 蔬菜害虫 识别 随机森林 相似性描述子 不规则特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 51-58
• 页数: 8页
• 分类号: TP391|S431.9
• 字数: 3836字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2018.03.006

摘要

针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法.在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP).使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9 351只,烟粉虱202只,实蝇23只.经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89％.其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19％,烟粉虱的识别正确率为91％,实蝇的识别正确率达到100％.算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘春华	华南农业大学数学与信息学院	26	195	8.0	13.0
2	肖德琴	华南农业大学数学与信息学院	93	894	17.0	25.0
4	范梅红		12	74	5.0	8.0
5	叶耀文	华南农业大学数学与信息学院	5	34	3.0	5.0
6	蔡家豪	华南农业大学数学与信息学院	3	4	1.0	2.0
9	张玉康	华南农业大学数学与信息学院	1	4	1.0	1.0