申请/专利权人：武汉新普惠科技有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117437385B

主分类号：G06V10/12

分类号：G06V10/12;G06V10/75;G06V10/74;G06V20/17;G06V20/52;B64U20/87;B64U101/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明公开基于视觉分析的农业害虫识别系统及方法，涉及农作物害虫视觉分析技术领域，包括用于获取带有完整虫体视觉画面的第一视觉获取模块、用于获取带有完整农作物视觉画面的第二视觉获取模块、用于获取完整叶面视觉画面的第三视觉获取模块、视觉分析模块、数据库模块和分析结果输出模块。本发明视觉分析模块在害虫特征视觉分析的基础上，引入啃食叶面特征的第二次视觉识别，在初步的害虫识别结果和第二次判断的结果一致的基础上，再配合农作物常见害虫种类的判定，若为其中一种，那么可以确定视觉识别结果就是该种害虫，能大幅提升农作物视觉识别的准确性，为农作物的病虫害防治提供更加精准全面的害虫数据。

主权项：1.基于视觉分析的农业害虫识别系统，其特征在于：包括用于获取带有完整虫体视觉画面的第一视觉获取模块（1）、用于获取完整叶面视觉画面的第二视觉获取模块（2）、用于获取带有完整农作物视觉画面的第三视觉获取模块（3）、视觉分析模块（4）、数据库模块（5）和分析结果输出模块（6），所述第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）分别与视觉分析模块（4）通信连接，所述数据库模块（5）存储害虫特征数据库、害虫啃食叶面特征数据库和农作物特征数据库，视觉分析模块（4）分别与数据库模块（5）和分析结果输出模块（6）通信连接，基于第一视觉获取模块（1）采集的至少一个完整虫体视觉画面、第二视觉获取模块（2）采集的至少一个完整叶面视觉画面和第三视觉获取模块（3）采集的至少一个完整农作物视觉画面，调用数据库模块（5）的数据，视觉分析模块（4）采用视觉特征相似度算法先基于完整虫体视觉画面和害虫特征数据库进行害虫特征相似度匹配，若匹配成功，则输出个初步害虫识别结果；基于完整叶面视觉画面和害虫啃食叶面特征数据库进行第二次相似度匹配，得到第二次害虫识别结果；若第二次害虫识别结果与初步害虫识别结果一致，则基于第三视觉获取模块获得的完整农作物视觉画面和农作物特征数据库进行第三次相似度匹配；当判断三个特征的相似度均匹配时，通过分析结果输出模块（6）输出匹配成功害虫的视觉分析结果；还包括飞行体（7），所述第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）分别安装在飞行体（7）的底部；还包括电动万向云台（8）和拍摄控制器（9），所述电动万向云台（8）的底座安装在飞行体（7）的底部载荷挂载部，所述第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）的分别安装在电动万向云台（8）的活动部，所述拍摄控制器（9）控制电动万向云台（8）、第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）的执行动作；拍摄控制器（9）包括视觉分析芯片（91）和拍摄控制芯片（92），所述视觉分析芯片（91）分别与第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）通信连接，视觉分析芯片（91）分别分析第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）的视觉画面，所述拍摄控制芯片（92）分别与飞行体（7）、电动万向云台（8）、第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）控制连接，根据视觉分析芯片（91）的视觉分析结果控制飞行体（7）位于农作物顶部的飞行悬停位置，控制电动万向云台（8）的活动部动作，使第一视觉获取模块（1）采集至少一个完整虫体视觉画面、使第二视觉获取模块（2）采集至少一个完整叶面视觉画面，使第三视觉获取模块（3）采集至少一个完整农作物视觉画面；第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）均是视觉相机，飞行体（7）是四旋翼无人机；视觉分析模块（4）包括数据输入模块（41）、视觉数据存储器（42）和视觉分析计算机（43），所述数据输入模块（41）分别与第一视觉获取模块（1）、第二视觉获取模块（2）和第三视觉获取模块（3）的数据输出端通信连接，并将采集的视觉数据存储在视觉数据存储器（42），所述视觉分析计算机（43）分别与视觉数据存储器（42）、数据库模块（5）和分析结果输出模块（6）通信连接，调用视觉数据存储器（42）的视觉数据和数据库数据进行害虫视觉分析，并通过分析结果输出模块（6）输出分析结果；采用基于视觉分析的农业害虫识别系统对农作物害虫进行视觉识别，包括以下步骤：步骤1，飞行体（7）飞行到目标农作物上方，拍摄控制芯片（92）控制电动万向云台（8）的活动部转动，使第三视觉获取模块（3）拍摄目标农作物的正上方全貌，进行第一次拍摄，获得画面记为Pca；再次控制飞行体（7）下降飞行高度，并控制电动万向云台（8）的活动部转动，使第二视觉获取模块（2）正对目标农作物的叶面，进行第二次拍摄，获得画面记为Pba；最后控制电动万向云台（8）的活动部转动，使第一视觉获取模块（1）与第二视觉获取模块（2）的拍摄角度相同进行第三次拍摄，获得画面记为Paa；步骤2，Pca、Pba和Paa分别通过数据输入模块（41）录入视觉数据存储器（42），视觉分析计算机（43）基于视觉特征识别算法先对Paa进行虫体特征框选和识别，并基于害虫特征数据库进行特征相似度计算，对于特征相似度最大的害虫特征匹配结果记为Sa，设置害虫特征相似度阈值Sax，若Sa＞Sax，则判断基于害虫特征数据库的数据输出初步害虫判断结果，继续分析Pba，视觉分析计算机（43）基于视觉特征识别算法对Pba进行叶面特征框选和识别，并基于害虫啃食叶面特征数据库进行相似度计算，对于特征相似度最大的害虫特征匹配结果记为Sb，设置害虫啃食叶面特征相似度阈值Sbx，若Sb＞Sbx，则根据害虫啃食叶面特征数据库输出基于啃食特征的害虫判断结果，比较基于啃食特征的害虫判断结果和初步害虫判断结果，若一致则通过分析结果输出模块（6）显示害虫识别结果；步骤2中，若基于啃食特征的害虫判断结果和初步害虫判断结果一致，继续分析Pca，视觉分析计算机（43）基于视觉特征识别算法对Pca进行农作物特征框选和识别，并基于农作物特征数据库内存储的对应农作物的常见害虫种类进行匹配，若匹配成功则通过分析结果输出模块（6）显示害虫识别结果，若不成功则显示识别异常。

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