储粮害虫图像识别研究平台的设计与实现
模糊识别技术在储粮害虫检测中的应用
经济损失 ２５ ． 亿元 ， 这个 数字极 为可观 。由此可 Ｊ 见， 及时 、 准确地检测出储粮害虫（ 以下简称粮虫 ） 并 进 行有效 地 治理 ， 具有 重要 的现实意 义 。 目前， 内外 在 检测 储粮 害虫 方面 主要 有扦 国 样 ］诱 集 ］声测 Ｅ 、 红 外 【 等几 种 方 法 ， 些 ３、 、 ６近 ３ ｊ 这 方法 由于人工检测的效率低下 、 信息素的合成 困难 、 环境噪声的干扰等原因， 均不能准确地在线检测 出 粮虫的种类 、 密度等信息 ， 还难以满足粮库害虫检测 的要求 。鉴 于 以上原 因 ， 据 我 国的储粮 国情 ， 根 我们 于 １９ 就提 出 了基 于 图像识 别技 术 的在 线 检 测 ９６年 粮虫的方法 ， 即利用计算机视觉 、 数字图像处理和模 式识别技术 相结合来实现粮仓 害虫在线检测 。 经过几年的研究和探索 ， 现已开发 出第三代智 能检
ｔ ｎ ｒ ｔ ｎｉ Ｏ （ ５％ ｉ ｍ ｎ ｄ ｐ ｔ ｉ ａ ｏ ｓ Ｖ￣ ８ ｏ ｉ Ｆ ｎ ｇ ｉ ｅ ｏ．
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农作物病虫害智能识别与预测系统设计与实现
农作物病虫害智能识别与预测系统设计与实现作为全球农业领域最重要的问题之一，农作物病虫害对农民的生计和全球粮食安全产生了严重的威胁。
由于农作物病虫害种类繁多、传播迅速，并且往往需要快速反应和精确的识别与预测，因此开发一种智能识别与预测系统是至关重要的。
该系统旨在利用最新的人工智能技术，通过分析图像和其他相关数据，实现对农作物病虫害的准确识别和预测。
设计与实现该系统可以为农民提供及时的病虫害监测和反馈，从而帮助他们更有效地管理农作物，并减少产量损失。
首先，该系统需要通过图像识别算法来识别农作物的病虫害。
这个算法可以通过使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来训练，以学会从图像中提取特征并对其进行分类。
通过大量的标注图像，系统可以学习识别各种类型的农作物病虫害，从而能够在实时场景中准确地识别出问题。
该算法的性能可以通过引入准确性、召回率和F1得分等评估指标进行评估，以保证系统的识别准确性。
其次，为了更好地预测农作物病虫害的扩散和发展趋势，该系统还需要整合其他相关数据，如气象数据、土壤数据和植物生长数据等。
这些数据可以通过传感器和其他设备来采集，然后与病虫害数据进行关联分析。
例如，气象数据可以提供关于气温、湿度和降雨量等因素，这些因素往往与病虫害的传播密切相关。
通过将这些数据整合到一个统一的数据模型中，并使用机器学习算法进行训练，系统可以建立起对农作物病虫害的发展趋势进行预测的模型。
此外，该系统还应该具备实时的数据收集和处理能力。
农作物病虫害的发展通常是动态变化的，因此系统需要能够实时地收集和处理来自各种数据源的数据。
为了做到这一点，可以使用传感器网络和物联网技术来实现数据的实时采集和传输。
另外，对于大规模农田，可以考虑使用无人机等遥感技术，以获取更全面和准确的图像和数据信息。
这些数据可以通过云计算和分布式处理技术进行处理，以提高系统的响应速度和处理能力。
最后，农作物病虫害智能识别与预测系统应该具备用户友好的界面，以便农民和农业专家能够方便地使用和操作。
基于图像识别的智能昆虫识别APP设计和实现
基于图像识别的智能昆虫识别APP设计和实现智能昆虫识别APP是一种基于图像识别技术的应用程序，它能够通过手机或平板电脑摄像头拍摄昆虫的图片，并通过识别算法来自动识别昆虫的种类。
这种APP在农业、生物学研究、环境保护等领域都有着广泛的应用前景。
本文将从设计和实现两方面来介绍基于图像识别的智能昆虫识别APP。
一、设计1. 功能设计（1）昆虫拍摄：用户通过手机或平板电脑的摄像头拍摄昆虫的照片。
（2）图像识别：利用图像识别算法，对拍摄的昆虫图片进行识别和分类。
（3）识别结果展示：将识别出的昆虫种类和相关信息展示给用户。
（4）昆虫百科：提供昆虫种类的详细信息和图片，供用户查看。
（5）用户反馈：用户可以对识别结果进行反馈，并可上传更多昆虫图片，以提高识别的准确度。
二、实现1. 数据采集在实现阶段，需要收集大量的昆虫图片作为训练数据，并对这些图片进行标注，以构建图像识别的训练数据集。
2. 算法模型训练采用卷积神经网络（CNN）作为图像识别的算法模型，使用训练数据集来进行模型的训练。
通过不断地调优和训练，使得模型能够更准确地识别和分类各种昆虫。
3. 开发APP基于图像识别的智能昆虫识别APP需要进行手机端的应用开发，包括用户界面设计、图像采集和处理、识别算法的调用等。
同时需要设计服务器端，用于存储昆虫种类数据库，并提供图像识别算法的接口。
4. 测试和优化在APP的实现过程中，需要进行大量的测试工作，对图像识别算法的准确度和稳定性进行评估，并根据测试结果对算法和APP进行优化。
5. 上线推广当APP开发完成并通过测试后，可以将其上线到应用商店，并进行推广宣传，以吸引更多用户使用。
还需要不断地对图像识别算法进行更新和改进，以提高昆虫识别的准确度和实用性。
三、展望基于图像识别的智能昆虫识别APP将为昆虫识别带来革命性的进步，使得昆虫的识别变得更加便捷和高效。
未来可以通过不断的数据积累和算法改进，将这种APP的识别能力和适用范围进一步扩大，成为生物学研究、植物保护和农业生产等领域不可或缺的工具之一。
基于MATLAB储粮害虫图像处理方法
基于MATLAB的储粮害虫图像处理方法周龙（武汉工业学院电气信息工程系，430023）摘要：在对粮虫图像处理过程中，介绍了Matlab图像处理工具箱中的函数，给出了图像处理与分析的技术实现, 边缘检测及轮廓提取, 通过形态学方法进行图像特征抽取与分析，达到了比较好的效果.关键词：粮虫图像边缘处理形态学变换特征抽取Image of food insect processing based on MatlabZhou long(Department of electrical & information engineering,Wuhan Polytechnic University, 430023) Abstract:In the food insect image processing,this paper first introduces the functions of Matlab image processing,then presents some techniques in image processing and analysis,such as edge recognition,outline track and image feature extracting and analysis with morphological methods,It gets good result.Key words: image of food insect, edge processing,morphological transform,feature extraction我国是农业大国，粮食产后储藏期间,储粮害虫造成的危害十分严重。
并且，近年来储粮害虫的种类和密度呈上升趋势，致使储粮损失更加严重。
为了有效防治害虫，就要预测它们发生趋势﹑数量﹑种群动态及潜在为害，而且也要评估各项防治措施和策略所得到的不同预期结果。
基于SVM的储粮害虫图像识别分类
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１１） ０ ８ ；江 基 金项 目：江苏省属高校 自然科学重大基础研究项 目（５ ０￣ 苏 大学博士研究 生创新基金 资助项 目 作 者简介 ：张红 涛 （ ９ ７一） 男 ， 南 邓 州人 ， 师 ， 士 生 ，（ １７ ， 河 讲 博 Ｅ—
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Ｍ ｃｉ ） ａｈｎ 是在统计学习理论基础上发展起来 的新一代 ｅ 机器学 习算法 ， 在解决小 样本 、 非线性 和高维数 等模 式 识 别 问题 中表 现 出 良好 的 分 类 能 力 与 泛 化 能 力 ， 在
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点＿ ｊ ３ 。粮虫识别属于小样本 、 数多、 参 混合度大 的分 类 问题 ， 因此分类器 的设计是粮虫 图像识别 中的难点 所在 。
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储粮害虫实仓在线检测识别技术研究现状与展望
2021 年4月 第46卷 第2期
粮食科技与经济
Grain Science And Technology And Economy
Apr. 2021 Vol.46, No.2
储粮害虫实仓在线检测识别技术研究现状与展望
钱志海，张 超，付松林
（广西中储粮仓储设备科技有限公司，广西 南宁 530022）
摘要：害虫检测是粮食保管重要工作内容之一，为储粮害虫防治决策提供科学依据。与传统的检测方法相比，
成电讯号，通过电子过滤器把昆虫发声的频率与环 境声音的频率分开，根据音程的百分比和音程数量 的多少来分辨昆虫的种类和数量，甚至可以检测到 在粮食样品内部取食的害虫。基于声信号的储粮害 虫检测法凭借其环保、无损、快速、灵敏度高等优 点，日渐受到重视。从早期使用单一传感器检测粮 虫的振动或声信号，到使用传感器阵列、碰撞声发 射及声谱库等，储粮害虫声检测法逐渐成熟。 3.2 储粮害虫声检测方法新进展
2 基于图像识别的实仓在线监测技术
图像识别技术是人工智能的重要领域之一，是 指对图像进行对像识别，以识别各种不同模式的目 标和对像的技术。基于图像识别的实仓在线监测技 术的主要原理就是利用现代图像采集技术，得到粮 仓中害虫的图片信息，然后通过现代图像识别技术 从获取的图片信息中提取出害虫的特征，再通过算 法的优化识别并对不同害虫进行计数。目前，国内 外对基于图像识别的实仓在线监测技术开展了大量 研究，研究内容主是害虫图像分割、害虫图像特征 提取、害虫识别和在线监测系统开发 4 个方面，主 要难点是特征提取识别和在线监测。 2.1 静态图像识别检测方法
基于图像处理的农作物病虫害检测系统设计与实现
基于图像处理的农作物病虫害检测系统设计与实现近年来，农作物的病虫害已成为农业生产中的重要问题，给农民的生产带来了严重的困扰。
传统的农作物病虫害检测方法存在效率低下、误诊率高等问题，难以满足实际需求。
为了解决这一问题，基于图像处理的农作物病虫害检测系统应运而生。
本文将介绍基于图像处理的农作物病虫害检测系统的设计与实现。
首先，我们将介绍系统的整体架构。
其次，我们将详细说明系统的各个功能模块的设计与实现过程。
最后，我们将讨论系统的优缺点以及未来的发展方向。
首先，基于图像处理的农作物病虫害检测系统的整体架构如下图所示：【插入系统架构图】整个系统分为图像获取模块、图像预处理模块、特征提取模块、分类识别模块和结果反馈模块。
图像获取模块负责采集农田中的病虫害图像，可以通过使用无人机、移动设备等方式进行实时采集。
采集的图像将传输到图像预处理模块。
图像预处理模块主要用于对原始图像进行去噪、图像增强、灰度化等操作，以减少图像中的噪声和提高图像的质量。
在此基础上，通过图像分割算法将图像分割为不同的病害区域。
特征提取模块是系统的核心部分，它通过使用特征提取算法从病害图像中提取出与病虫害相关的特征。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
分类识别模块使用机器学习算法，例如支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）等，对提取到的特征进行分类和识别。
该模块的训练数据集通常包括多种病虫害的正样本和正常作物的负样本。
通过训练模型，系统可以自动识别不同类型的病虫害。
结果反馈模块负责将检测结果以可视化的形式反馈给用户，例如在农田中实时显示患病区域的位置和程度。
另外，系统还可以通过移动端应用或者网页等方式向用户提供检测结果的查询和分析。
接下来，我们将详细介绍各个功能模块的设计与实现过程。
图像获取模块可通过无人机或移动设备进行图像采集。
无人机搭载高分辨率相机，可以快速获取大面积农田的图像。
移动设备可以方便农民在实地采集病害图像。
储粮害虫在线监测技术研究进展
储粮害虫在线监测技术研究进展储粮是人类生存和发展的重要物质基础，而储粮害虫是威胁储粮质量和数量的主要因素之一。
害虫对储粮的侵害会造成严重的经济损失和粮食质量下降，影响人类的生活和健康。
对储粮害虫进行有效的监测和控制至关重要。
随着科技的不断发展，储粮害虫在线监测技术也在不断提升和完善。
本文将从传统监测方法存在的问题、现有在线监测技术的研究进展以及未来发展方向等方面进行探讨，以期为储粮害虫在线监测技术的研究和推广提供参考和借鉴。
一、传统监测方法存在的问题传统的害虫监测方法主要包括粘虫纸监测、诱虫剂监测和人工取样等。
这些方法虽然能够起到一定的监测作用，但存在一些不足之处。
传统监测方法需要人工参与，耗时耗力。
它们需要人员不定期地对储粮进行检查，容易造成盲点和遗漏，监测效果难以保证。
传统监测方法对人力物力的需求较大，成本较高，不利于规模化和自动化的生产。
传统监测方法的监测频次和范围受限。
由于人力资源和时间等因素的限制，传统监测方法无法实现对储粮害虫的全天候、全方位的监测，容易造成害虫的漏检和误判。
传统监测方法监测结果的准确性和及时性有待提高。
受到人员主观因素的影响，传统监测方法的监测结果可能存在一定的主观误差，且监测结果不能及时反映害虫的变化情况，难以快速采取应对措施。
传统监测方法存在着效率低、精度差、成本高等问题，迫切需要新的在线监测技术来弥补这些不足之处。
二、现有在线监测技术的研究进展随着信息技术和智能技术的迅猛发展，储粮害虫在线监测技术也取得了一些进展。
目前，主要的在线监测技术包括机器视觉技术、智能感知技术、无线通信技术和大数据分析技术等。
1. 机器视觉技术机器视觉技术是一种利用摄像头等传感器获取图像信息，通过计算机进行图像识别和分析的技术。
在储粮害虫的在线监测中，机器视觉技术可以通过安装摄像头在储粮仓库内，实时监测储粮仓内害虫的种类和数量，实现对害虫的全天候监测。
机器视觉技术的优势在于可以实现对储粮害虫的非接触式、无死角的监测，提高了监测的精度和准确性。
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储粮害虫图像识别研究平台的设计与实现
我国是一个储粮大国,粮食在储存过程中会受到虫害的困扰,每
年国家需要花费大量人力物力资源保证储粮安全。
为了保护粮食不受害虫的侵害,及时采集粮仓内害虫的发生发展情况信息,许多储粮害
虫自动监测系统应运而生。
在此背景下,基于图像识别技术的储粮害虫定位和分类算法得到了快速的发展,但也出现了储粮害虫图像采集耗时耗力和储粮害虫图像数据集缺乏分享平台两方面的问题。
另外,在储粮管理工作中,粮库保管员和广大储粮农户通过书本和挂图学习和查找储粮害虫信息的方式学习效率和及时性不够,内容更新速度较慢。
随着智能手机性能的不断提升,利用手机帮助储粮保管人员识别害虫种类成为一种可能。
基于上述背景,本文通过对储粮行业和储粮害虫图像识别领域的调研和分析,设计并实现了一套储粮害虫图像识别研究平台,提供了一个上传储粮害虫图像的渠道,建立了一个储粮
害虫图像数据集分享平台,实现了一款储粮害虫智能图鉴及图像识别APP软件。
本文完成的主要工作如下:1.通过对Java Web、Android、前端相关技术进行学习,调研储粮保管人员的学习现状,分析储粮害
虫图像识别研究存在的问题,确定了储粮害虫图像识别研究平台的设计方案。
2.利用Java Web及相关技术,采用分层多模块的设计思想,开发了后台管理系统、Rest服务系统、Solr搜索系统、FastDFS文件系统和登录系统,实现了对系统资源的有效管理。
利用React和Ant Design框架设计开发了储粮害虫图像识别研究前端网站,实现了首页模块、害虫图像数据集模块、害虫图鉴模块、害虫图像识别模块和上
传害虫图片模块。
3.针对粮库保管人员和储粮农户学习和查询储粮害虫信息不方便的问题,利用Android技术研发了一款手机APP软件,主要包括储粮害虫智能图鉴、图像识别和图像上传功能。
4.基于储粮害虫图像数据集,使用VGG模型训练了一种储粮害虫图像分类算法,实现了 6类10种储粮害虫的种类识别,平均准确率达到0.95。
并且通过TensorFlow的Java接口实现了在服务器端调用算法进行储粮害虫图像识别。
另外,使用Resnet模型训练了一种网络参数较少的储粮害虫图像识别算法,并通过TensorFlow Lite的接口成功将其移植到Android手机上,实现了在Android手机本地识别储粮害虫图像。
5.对系统各功能模块进行用例测试,优化性能,达到了预期效果。