一种智能森林监控系统技术方案

本发明专利技术提供了一种智能森林监控系统，包括前端采集设备、第一通信设备、信息处理设备、第二通信设备、显示设备，所述前端采集设备与信息处理设备通过第一通信设备通信，所述信息处理设备与显示设备通过第二通信设备通信，所述前端采集设备用于采集森林中昆虫图像，所述信息处理设备用于根据图像对森林中的害虫进行识别，所述显示设备用于显示害虫识别结果。本发明专利技术的有益效果为：提供了一种智能森林监控系统，实现了森林中虫害的准确监控。

【技术实现步骤摘要】
一种智能森林监控系统
本专利技术涉及监控
，具体涉及一种智能森林监控系统。
技术介绍
森林中害虫监控对于森林安全起着至关重要的作用。由于计算机技术的飞速发展，高分辨率的图像采集设备的出现，使得清晰、快速的获取虫图像成为现实。虫图像提供了虫的颜色、形状和纹理等视觉特征，基于图像的昆虫识别技术依据图像的这些视觉特征实现了昆虫的分类和识别。这种识别方法不仅在很大程度上解决了科技人员不足、人工识别难以完成大量昆虫识别的难题，而且能够利用现有的识别系统及时的跟踪害虫的生长状态，从而进行及时有效的防治，降低害虫造成的损失。这类识别方法不仅具有较高的学术价值，而且提高了识别效率，在实际应用中具有很高的实用价值。基于图像的昆虫识别技术在农业、森林病虫害防治、植物检疫、海关检验等领域得到广泛应用，具有深远的研究价值和意义。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术旨在提供一种智能森林监控系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种智能森林监控系统，包括前端采集设备、第一通信设备、信息处理设备、第二通信设备、显示设备，所述前端采集设备与信息处理设备通过第一通信设备通信，所述信息处理设备与显示设备通过第二通信设备通信，所述前端采集设备用于采集森林中昆虫图像，所述信息处理设备用于根据图像对森林中的害虫进行识别，所述显示设备用于显示害虫识别结果。本专利技术的有益效果为：提供了一种智能森林监控系统，实现了森林中虫害的准确监控。可选的，所述信息处理设备包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于将昆虫目标从图像中分割出来，所述二次处理模块用于对昆虫的纹理特征进行提取，所述三次处理模块用于对昆虫的几何特征进行提取，所述四次处理模块预存有昆虫的纹理特征和几何特征，将提取的纹理特征和几何特征与预存的昆虫的纹理特征和几何特征进行比对，当纹理特征和几何特征同时匹配时确定昆虫的种类，实现对害虫的识别。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术的结构示意图；附图标记：前端采集设备1、第一通信设备2、信息处理设备3、第二通信设备4、显示设备5。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本实施例的一种智能森林监控系统，包括前端采集设备1、第一通信设备2、信息处理设备3、第二通信设备4、显示设备5，所述前端采集设备1与信息处理设备3通过第一通信设备2通信，所述信息处理设备3与显示设备5通过第二通信设备4通信，所述前端采集设备1用于采集森林中昆虫图像，所述信息处理设备3用于根据图像对森林中的害虫进行识别，所述显示设备2用于显示害虫识别结果。本实施例提供了一种智能森林监控系统，实现了森林中虫害的准确监控。优选的，所述信息处理设备3包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于将昆虫目标从图像中分割出来，所述二次处理模块用于对昆虫的纹理特征进行提取，所述三次处理模块用于对昆虫的几何特征进行提取，所述四次处理模块预存有昆虫的纹理特征和几何特征，将提取的纹理特征和几何特征与预存的昆虫的纹理特征和几何特征进行比对，当纹理特征和几何特征同时匹配时确定昆虫的种类，实现对害虫的识别。本优选实施例信息处理设备实现了害虫的准确识别，对于及时有效的害虫防治，降低害虫造成的损失具有重要意义。优选的，所述二次处理模块包括纹理特征一次提取子模块、纹理特征二次提取子模块和纹理特征确定子模块，所述纹理特征一次提取子模块用于确定昆虫的第一纹理特征，所述纹理特征二次提取子模块用于确定昆虫的第二纹理特征，所述纹理特征确定子模块根据昆虫的第一纹理特征和第二纹理特征确定昆虫的纹理特征向量；所述纹理特征一次提取子模块用于确定昆虫的第一纹理特征，具体为：设目标中的一个像素点(x,y)的灰度值为h，在目标中寻找从像素点(x,y)出发在一定方向上n个连续点都具有灰度值h的情况的发生概率G(h,n)，利用下式确定第一纹理特征：上述式子中，CA1表示第一纹理特征；所述纹理特征二次提取子模块用于确定昆虫的第二纹理特征，具体为：将目标转化到HSV空间，对V分量进行灰度化处理，将灰度级从256级转化为量化为8级，取像素间的距离为1，计算V分量灰度图像0度、60度、120度三个方向的灰度共生矩阵Sβ，Sβ(i,j)表示矩阵中的元素，其中，i，j＝0,1,…,L-1，L表示图像的灰度级，L＝8；根据灰度共生矩阵确定昆虫的第二纹理特征：上述式子中，CA2表示第二纹理特征；所述纹理特征确定子模块根据昆虫的第一纹理特征和第二纹理特征确定昆虫的纹理特征向量，具体为：根据昆虫的第一纹理特征和第二纹理特征确定昆虫目标的纹理特征向量为CA：CA＝[CA1，CA2]。本优选实施例二次处理模块实现了昆虫目标纹理特征的准确提取，为后续害虫准确识别奠定了基础，具体的，第一纹理特征反映了昆虫的纹理的长短程度，第二纹理特征反映了昆虫的纹理的粗细程度，纹理特征向量融合第一纹理特征和第二纹理特征，提升了特征提取的准确性。优选的，所述三次处理模块包括几何特征第一提取子模块、几何特征第二提取子模块和几何特征确定子模块，所述第一特征提取子模块用于确定昆虫的第一几何特征，所述第二特征提取子模块用于确定昆虫的第二几何特征，所述几何特征确定子模块根据昆虫的第一几何特征和第二几何特征确定昆虫的几何特征向量；所述第一特征提取子模块用于确定昆虫的第一几何特征，具体为：设目标中的面积为A，周长为C，利用下式确定第一几何特征：上述式子中，PL1表示第一几何特征；所述第一几何特征越大，表示目标越复杂；所述第二特征提取子模块用于确定昆虫的第二几何特征，具体为：设目标的最小外接矩形的长和宽分别为B和D，目标的内切圆的半径为R1，目标外接圆的半径为R2，利用下式确定昆虫的第二几何特征：上述式子中，PL2表示第二几何特征；所述第二几何特征越小，表示目标越细长；所述几何特征确定子模块根据昆虫的第一几何特征和第二特征确定昆虫的几何特征向量，具体为：根据昆虫目标的第一几何特征和第二几何特征确定昆虫目标的几何特征向量为PL：PL＝[PL1，PL2]。本优选实施例三次处理模块实现了昆虫目标几何特征的准确提取，为后续害虫准确识别奠定了基础，具体的，第一几何特征反映了昆虫的复杂程度，第二几何特征反映了昆虫的接近圆形的程度，几何特征向量融合第一几何特征和第二几何特征，提升了特征提取的准确性。采用本专利技术智能森林监控系统对森林内害虫进行识别，选取5个森林进行实验，分别为森林1、森林2、森林3、森林4、森林5，对森林害虫识别速度和森林害虫识别准确率进行统计，同现有森林监控系统相比，产生的有益效果如下表所示：森林害虫识别速度提高森林害虫识别准确率提高森林129％27％森林227％26％森林326％26％森林425％24％森林524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对本专利技术保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本专利技术作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本专利技术的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术技术方案的实质和范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能森林监控系统，其特征在于，包括前端采集设备、第一通信设备、信息处理设备、第二通信设备、显示设备，所述前端采集设备与信息处理设备通过第一通信设备通信，所述信息处理设备与显示设备通过第二通信设备通信，所述前端采集设备用于采集森林中昆虫图像，所述信息处理设备用于根据图像对森林中的害虫进行识别，所述显示设备用于显示害虫识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种智能森林监控系统，其特征在于，包括前端采集设备、第一通信设备、信息处理设备、第二通信设备、显示设备，所述前端采集设备与信息处理设备通过第一通信设备通信，所述信息处理设备与显示设备通过第二通信设备通信，所述前端采集设备用于采集森林中昆虫图像，所述信息处理设备用于根据图像对森林中的害虫进行识别，所述显示设备用于显示害虫识别结果。2.根据权利要求1所述的智能森林监控系统，其特征在于，所述信息处理设备包括一次处理模块、二次处理模块、三次处理模块和四次处理模块，所述一次处理模块用于将昆虫目标从图像中分割出来，所述二次处理模块用于对昆虫的纹理特征进行提取，所述三次处理模块用于对昆虫的几何特征进行提取，所述四次处理模块预存有昆虫的纹理特征和几何特征，将提取的纹理特征和几何特征与预存的昆虫的纹理特征和几何特征进行比对，当纹理特征和几何特征同时匹配时确定昆虫的种类，实现对害虫的识别。3.根据权利要求2所述的智能森林监控系统，其特征在于，所述二次处理模块包括纹理特征一次提取子模块、纹理特征二次提取子模块和纹理特征确定子模块，所述纹理特征一次提取子模块用于确定昆虫的第一纹理特征，所述纹理特征二次提取子模块用于确定昆虫的第二纹理特征，所述纹理特征确定子模块根据昆虫的第一纹理特征和第二纹理特征确定昆虫的纹理特征向量；所述纹理特征一次提取子模块用于确定昆虫的第一纹理特征，具体为：设目标中的一个像素点(x,y)的灰度值为h，在目标中寻找从像素点(x,y)出发在一定方向上n个连续点都具有灰度值h的情况的发生概率G(h,n)，利用下式确定第一纹理特征：上述式子中，CA1表示第一纹理特征。4.根据权利要求3所述的智能森林监控系统，其特征在于，所述纹理特征二次提取子模块用于确定昆虫的第二纹理特征，具体为：将目标转化到HSV空间，对V分量进行灰度化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟建明，
申请(专利权)人：深圳万发创新进出口贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44