【技术实现步骤摘要】
一种融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法
本专利技术涉及农业科技
，具体是一种融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法。
技术介绍
水稻是我国主要粮食产物，原产于中国，是世界主要粮食作物之一。中国水稻播种面占全国粮食作物的1/4，而产量则占一半以上。栽培历史已有14000～18000年。为重要粮食作物；除食用颖果外，可制淀粉、酿酒、制醋，米糠可制糖、榨油、提取糠醛，供工业及医药用；稻秆为良好饲料及造纸原料和编织材料，谷芽和稻根可供药用。为满足13亿人口的粮食需求，必须保证水稻产量的稳定。而病虫害是使水稻减产的一大原因，及时发现水稻受灾情况有助于提高水稻产量。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法，包括用于进行水稻病虫害进行检测的检测系统和检测系统的检测方法，其特征在于，所述检测系统包括检测前端、检测云端和检测终端；所述检测前端为计算机视觉系统，检测前端具体包括用于进行数据采集的...
【技术保护点】
1.一种融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法，包括用于进行水稻病虫害进行检测的检测系统和检测系统的检测方法，其特征在于，所述检测系统包括检测前端、检测云端和检测终端；所述检测前端为计算机视觉系统，检测前端具体包括用于进行数据采集的图像采集设备和用于图像数据处理的嵌入式系统，图像采集设备可选为相机设备，图像采集设备与嵌入式系统之间通过无线网连接进行无线信号通信，检测云端为百度云AI平台，利用百度云AI平台的深度学习技术将图像采集设备采集到的图像进行图像分类，检测前端和检测云端之间通过嵌入式系统上的4G模块进行连接，检测终端用于显示分类结果具体包括计算机设备和打印机设备...
【技术特征摘要】
1.一种融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法，包括用于进行水稻病虫害进行检测的检测系统和检测系统的检测方法，其特征在于，所述检测系统包括检测前端、检测云端和检测终端；所述检测前端为计算机视觉系统，检测前端具体包括用于进行数据采集的图像采集设备和用于图像数据处理的嵌入式系统，图像采集设备可选为相机设备，图像采集设备与嵌入式系统之间通过无线网连接进行无线信号通信，检测云端为百度云AI平台，利用百度云AI平台的深度学习技术将图像采集设备采集到的图像进行图像分类，检测前端和检测云端之间通过嵌入式系统上的4G模块进行连接，检测终端用于显示分类结果具体包括计算机设备和打印机设备；所述检测方法具体包括：A、图像采集设备不间断的采集田间图像送入嵌入式系统；B、嵌入式系统对步骤A中采集到的图像进行有无病害的识别，对有病害的图像提取病害区域轮廓，并计算该轮廓匹配的最小矩形；C、嵌入式系统对步骤B中有病害的图片进行图像处理并上传至检测云端的百度云AI平台；D、百度云AI平台用不同模型对步骤C上传的处理后的图像进行分类识别；E、检测终端中的计算机设备获取步骤D中识别的结果并通过打印机设备进行显示。2.根据权利要求1所述的融合人工智能的水稻病虫害检测系统及其检测方法，其特征在于，所述步骤C中的图像处理过程具体包括：C1、去噪处理，用cvSmooth(src,dst,CV_GAUSSIAN,0,0,1,0)函数实现，减少噪声的影响；C2、矫正处理，用OpenCV中的cvCalibrateCamera2（）函数计算相机内参数，对相机进行标定，矫正畸变；C3、分割处理，用混合高斯建模算法建立codebook背景模型，混合高斯建模用多个满足高斯分布的函数线性组合建模，拟合任意类型场景的分布；设有随机变量，混合高斯模型用表示：其中是混合高斯模型中的第个分量，遍历图像的每一个像素，同当前K个模型按进行比较，如果符合背景要求，则该像素属于背景，否则属于前景；C4、膨胀处理，用cvDilate（）函数实现形态学的膨胀转换，对分...
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