基于机器视觉的害虫种类及数量检测 一、研究目的 研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统,有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张,有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测,并且,通过害虫种类数目的监测和信息收集,定期对昆虫数据进行整理和分析,建立病虫害爆发的规律模型,进而预测判断病虫害爆发的时间,及时通知农业植物保护人员和农户进行合理地科学地预防。提高农作物产量和质量。 二、研究内容及结论 (1) 设计实现了一套可适用于野外的害虫捕获和图像采集装置。该装置放置在农业种植区域,24 小时进行害虫的诱杀和图像采集,同时,装置可以通过无线网络将害虫图像上传至农业监控中心虫类鉴别服务器,并进行害虫种类的识别,进行产区内害虫种类数目的信息收集。 (2) 开发了一套基于机器视觉的昆虫计数工作方法。开发了一套的适用于苍蝇粘板等包含多数昆虫设备的图像的基于机器视觉的昆虫计数工作方法。该方法首先对包含多数昆虫的图片进行二值化预处理,然后进行轮廓的查找,并进行轮廓的计数,得到的数目反映了图片中的昆虫数目的数量级。该方法适用于苍蝇粘板图像等包含多数昆虫虫体的图像上。 (3)
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项目介绍: 要求: 数目检测和昆虫种类识别 项目进度 2017/4/8---------二值化 2017/4/9---------图片中昆虫虫体计数 2017/4/22-------PyQt 和 OpenCV_VideoFrame 结合做出基本界面 摄像头 Frame 中检测虫体数目,并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取,参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性 SVM 分类训练器 将特征提取和 UI 界面建立连接,实现拍照和预测判断一体 机器学习训练算法(参考 Python 机器学习) LogisticRegression SGDClassfier 还没有尝试 LinearSVM 朴素贝叶斯(文本分类,不用) K 邻近(分类) 决策树,不用 集成模型,不用 文件介绍 用户界面 MainWindow.ui-----------------------PyQtDesigner 设计的主界面文件 MainWindow.py----------------------PyUIC 转换而成的主界面程序 运行逻辑 VideoMainWin
2023-02-20 22:06:45 14.61MB 机器视觉 害虫种类 数量检测 毕业设计
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【毕业设计/课程设计】基于机器视觉的害虫种类及数量检测(源码+论文) 详细项目介绍:https://blog.csdn.net/Seniors_DC/article/details/125236084 可用作毕业设计或者课程设计
2022-06-11 22:05:06 14.53MB 机器视觉 毕业设计 课程设计 机器学习