【技术实现步骤摘要】
一种基于多特征的虫害识别预警方法和装置
本专利技术涉及农业互联网
，特别是涉及一种基于多特征的虫害识别预警方法和装置。
技术介绍
在农作物的生产过程中，虫害是危害农作物生长和影响产量的重要因素之一。受到科技水平的制约，对农田区域内的昆虫种类的确定以及虫害的确定，通常是由专家或有经验的农业工作者到田间地头，通过手工检查、肉眼观察来完成判断，而这种人工观测判断的方法不仅浪费时间以及精力，识别效率低，而且得到的结果也很难全面的掌握虫害程度，因此常常会错过最好的防治时间，造成巨大的经济损失。随着科技的发展，逐渐出现了通过图像分析等自动识别昆虫的方法，但传统的自动化方法通常无法结合多维度特征进行识别分析，因此难以准确地识别昆虫种类和虫害程度，也无法对虫害进行及时预警；在进行昆虫特征采集时，由于大部分昆虫飞行速度较快、飞行不稳定，因此难以准确采集昆虫特征，对昆虫识别带来一定的影响。鉴于此，克服上述现有技术所存在的缺陷是本
亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术需要解决的技术问题是：传统方法中通常无法结合多维度特征，准确地识别昆虫种类和虫害程度，也无法进...
【技术保护点】
1.一种基于多特征的虫害识别预警方法，其特征在于，包括：对农田的昆虫进行诱导捕捉并采集相应的昆虫识别特征，数据中心通过对不同昆虫识别特征进行加权分析，确定昆虫种类；数据中心根据昆虫种类和农田的植物种类判断昆虫是否为害虫，如果为害虫，则将该害虫对应的虫害指数进行更新；获取农田对应的环境特征，数据中心通过对虫害指数和环境特征综合分析后确定虫害等级，并根据虫害等级大小发出相应预警；其中，所述昆虫识别特征包括昆虫图片、翅膀振动频率和植物图片中的一项或多项；所述环境特征包括农田所在的地理位置、天气、气候、季节和植物种类中的一项或多项。
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征的虫害识别预警方法，其特征在于，包括：对农田的昆虫进行诱导捕捉并采集相应的昆虫识别特征，数据中心通过对不同昆虫识别特征进行加权分析，确定昆虫种类；数据中心根据昆虫种类和农田的植物种类判断昆虫是否为害虫，如果为害虫，则将该害虫对应的虫害指数进行更新；获取农田对应的环境特征，数据中心通过对虫害指数和环境特征综合分析后确定虫害等级，并根据虫害等级大小发出相应预警；其中，所述昆虫识别特征包括昆虫图片、翅膀振动频率和植物图片中的一项或多项；所述环境特征包括农田所在的地理位置、天气、气候、季节和植物种类中的一项或多项。2.根据权利要求1所述的基于多特征的虫害识别预警方法，其特征在于，所述昆虫识别特征包括昆虫图片和翅膀振动频率，则所述数据中心通过对不同昆虫识别特征进行加权分析，确定昆虫种类，具体为：根据在昆虫种类识别中的重要程度，所述昆虫图片和所述翅膀振动频率分别被赋予不同的权重；数据中心通过对所述昆虫图片进行识别分析，得到可能的一种或多种昆虫的第一分数；通过对所述翅膀振动频率进行识别分析，得到可能的一种或多种昆虫的第二分数；对于可能的每种昆虫，将对应的第一分类分数和第二分类分数进行加权求和，得到每种昆虫的总分数，并取总分数最高的昆虫种类作为识别结果。3.根据权利要求2所述的基于多特征的虫害识别预警方法，其特征在于，数据中心通过机器学习模型或深度学习模型对所述昆虫图片或所述翅膀振动频率进行识别分析，以得到相应的分数；其中，所述机器学习模型选用SVM模型，所述深度学习模型选用深度卷积神经网络模型。4.根据权利要求1所述的基于多特征的虫害识别预警方法，其特征在于，所述昆虫识别特征包括昆虫图片、翅膀振动频率和植物图片，则所述数据中心通过对不同昆虫识别特征进行加权分析，确定昆虫种类，具体为：根据在昆虫种类识别中的重要程度，所述昆虫图片、所述翅膀振动频率和所述植物图片分别被赋予不同的权重；数据中心通过对所述昆虫图片进行识别分析，得到可能的一种或多种昆虫与待识别昆虫间的第一相似度；通过对所述翅膀振动频率进行识别分析，得到可能的一种或多种昆虫与待识别昆虫间的第二相似度；通过对所述植物图片进行识别分析，得到可能的一种或多种昆虫与待识别昆虫间的第三相似度；对于可能的每种昆虫，将对应的第一相似度、第二相似度和第三相似度进行加权求和，得到每种昆虫与待识别昆虫之间的总相似度，并取总相似度最高的昆虫种类作为识别结果。5.根据权利要求1-4任一所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：翁园林，
申请(专利权)人：武汉南博网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42
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