智能虫情监测分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能虫情监测分析系统。本发明专利技术智能虫情监测分析系统，包括：前端采集终端和后端分析展示平台；所述采集终端的虫板将害虫吸引到采集终端，虫板需定期更换，终端定时采集虫情图像，发送至后台；后端分析展示平台通过AI算法学习各类虫害外形，在收集到虫情图像后，通过AI算法精准统计害虫数量变化；当虫害达到预设数量时，平台自动推送虫情报警信息给相关人员，进行杀虫处理。本发明专利技术的有益效果：可广泛应用于各行业的仓储管理，不同类型的害虫，通过AI人工智能学习即可被识别；部署快捷，无需架设网络及电源，快速安装使用；智能巡检解放企业人力，预警功能及时提醒；工业级设计，可安装在各个位置、角落。

【技术实现步骤摘要】
智能虫情监测分析系统
本专利技术涉及虫情监测领域，具体涉及一种智能虫情监测分析系统。
技术介绍
仓库作为物资存放保管的重要手段，广泛用于企事业单位，仓库的环境将直接影响到物资存放质量，不良的仓库环境造成的货物发霉，质变将对企业造成重大损失。虫情作为影响仓库存储质量的关键因素之一，一直是库管人员关注的核心指标。传统技术存在以下技术问题：目前，企事业单位大多使用传统的诱虫板放置在仓库中，以人工巡检的方式查看虫情情况。人工巡检的方式不但需要投入大量的人力，并且无法及时的获取数据，对于虫情的及时、有效性监测给库管人员带来极大的困扰。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种智能虫情监测分析系统。智能虫情监测终端的高清摄像头拍摄虫情图像，通过NB/LTE等无线网络传输技术向后端分析展示平台传输虫情图像。分析平台采用AI智能算法、机器学习等技术剔除干扰，精准识别害虫数量和害虫类别，同时将数据存储到云端。客户可在后台查看当前害虫数量、害虫数量趋势变化图、虫情预警、监控终端分布等应用。解放巡检人力，实现办公室的远程仓库巡检，提升企业的智能化、透明化办公能力。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种智能虫情监测分析系统，包括：前端采集终端和后端分析展示平台；所述采集终端的虫板将害虫吸引到采集终端，虫板需定期更换，终端定时采集虫情图像，发送至后台；所述后端分析展示平台通过AI算法学习各类虫害外形，在收集到虫情图像后，通过AI算法精准统计害虫数量变化；当虫害达到预设数量时，平台自动推送虫情报警信息给相关人员，进行杀虫处理。在其中一个实施例中，终端启动后进入Sleep模式，以降低功率；在后台预设的时间，终端进入Normal模式，拍摄虫情图像，将图像发送到后台后，终端再次进入Sleep模式来降低功耗。在其中一个实施例中，所述虫板通过性诱将害虫吸引到采集终端。在其中一个实施例中，前端采集终端支持远程固件更新(OTA)，实现后期功能的优化与实时更新。在其中一个实施例中，所述AI算法具体包括：第一步，收集现场大量的原始虫板沾纸拍摄成图像，然后从图片中截取出虫子，将不同种类的虫子分类，作为AI人工智能分析学习的数据集；第二步，使用TensorFlow的AI人工智能学习算法，学习不同种类的虫子并生成模板；第三步，算法接收到智能监测终端上传的图像后，采用数字图像处理技术，通过图像灰度化、去噪、滤波、图像二值化、腐蚀、膨胀的处理流程；第四步，调用AI人工智能学习模板，分析、计算出处理后图片中的虫子数量和种类。在其中一个实施例中，所述AI算法还包括：第五步，将当前的虫情数据与上一次虫情检测数据比对，当增加量超出用户预设值，实时向用户报警。在其中一个实施例中，所述AI算法还包括：第六步，通过大数据算法，根据虫情出现的时间、数量结合仓库的温度、湿度、季节等条件推算未来虫情大量出现的可能，提前告知用户做好防范。在其中一个实施例中，用户可自行设定智能终端自动拍摄周期，智能终端按设定时间，将虫情图像通过无线移动网络发送至AI人工智能分析系统。在其中一个实施例中，前端采集终端和后端分析展示平台通过无线方式相连。在其中一个实施例中，无线方式采用NB-IoT/GPRS/4G/5G/LTE。本专利技术的有益效果：可广泛应用于各行业的仓储管理，不同类型的害虫，通过AI人工智能学习即可被识别；部署快捷，无需架设网络及电源，快速安装使用；智能巡检解放企业人力，预警功能及时提醒；工业级设计，可安装在各个位置、角落。支持各种统计功能，提供各类分析报表，2D/3D位置看板；使用电池供电，易于更换；安全网络传输，符合企业安全管理要求。附图说明图1是本专利技术智能虫情监测分析系统的结构示意图之一。图2是本专利技术智能虫情监测分析系统的结构示意图之二。图3是本专利技术智能虫情监测分析系统的前端采集终端的外形结构图。图4是本专利技术智能虫情监测分析系统的智能监控终端架构图。图5是本专利技术智能虫情监测分析系统的展示界面。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本专利技术并能予以实施，但所举实施例不作为对本专利技术的限定。参阅图1和图2，整个产品分为前端采集终端和后端分析展示平台。通过性诱等诱导方式的虫板将害虫吸引到采集终端，虫板需定期更换，终端定时采集虫情图像，发送至后台。终端采用电池供电，功耗是整个终端的设计难点。终端启动后进入Sleep模式，以降低功率；在后台预设的时间，终端进入Normal模式，拍摄虫情图像，将图像发送到后台后，终端再次进入Sleep模式来降低功耗。通过这种低功耗设计，终端充满电或更换新电池后，可以使用6个月以上。后端分析展示平台通过AI算法学习各类虫害外形，在收集到虫情图像后，通过AI人工智能计算，大数据分析，自动去除灰尘、杂物等干扰因素，精准统计害虫数量变化。当虫害达到预设数量时，平台自动推送虫情报警信息给相关人员，进行杀虫处理。本产品的总体架构为：前端采集终端->无线传输->AI人工智能分析->云端数据存储->数据应用一.前端采集终端(参阅图3和图4)第一部分为32位ARMCortexM4架构超低功耗微处理器，待机功耗低至纳安级别，5us的深度睡眠唤醒时间，可实现传统电池供电下的超长待机与快速响应；高达14bit的相机数据接口(DCMI)，可兼容多种高低规格的摄像头；内置高低频各种主频时钟(LSI32K、HSI16M、HIS48M)，且支持时钟输出，对于系统功耗的降低具有积极意义。第二部分为6.0V锂锰电池，具有电量密度大，自放电率低，输出功率高等特点，契合此系统的超长待机和体积需求选择了超低自损耗方案。可通过模式切换，实现静态模式下的纳安级静态电流，保证了系统的待机时长；亦可切换至动态模式，实现500mA电流输出，满足系统功耗需求；同时具备过流保护(OCP)，过热保护(TSD)，欠压锁定(UVLO)等功能，保证系统稳定可靠。第三部分为OmniVisionOV5640摄像模组，500W像素，支持防抖，自动对焦，配合中长焦自动对焦镜头，可采集畸变尽可能小的高清图像；具有自动曝光(AEC)、自动白平衡(AWB)、自动黑电平校正(ABLC)等一系列自动功能，保证图像稳定输出；可输出RAWRGB、YUV422、YCbCr422、JPEG等各种常用图像数据。第四部分为移动(Quectel)4GLTE模块，支持LTE，UMTS/HSPA+和GSM/GPRS/EDGE网络，在LTEFDD网络下，最高可实现100Mbps下行速率与50Mbps上行速率。第五部分为代码模块，可实现定时拍摄图片上传，同时支持远程固件更新(OTA)，实现后期功能的优化与实时更新。二.无线传输方案采用可以采用NB-IoT/GPRS/4G/5G等无线方式传输。无需用户自行搭本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能虫情监测分析系统，其特征在于，包括：前端采集终端和后端分析展示平台；所述采集终端的虫板将害虫吸引到采集终端，虫板需定期更换，终端定时采集虫情图像，发送至后台；所述后端分析展示平台通过AI算法学习各类虫害外形，在收集到虫情图像后，通过AI算法精准统计害虫数量变化；当虫害达到预设数量时，平台自动推送虫情报警信息给相关人员，进行杀虫处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种智能虫情监测分析系统，其特征在于，包括：前端采集终端和后端分析展示平台；所述采集终端的虫板将害虫吸引到采集终端，虫板需定期更换，终端定时采集虫情图像，发送至后台；所述后端分析展示平台通过AI算法学习各类虫害外形，在收集到虫情图像后，通过AI算法精准统计害虫数量变化；当虫害达到预设数量时，平台自动推送虫情报警信息给相关人员，进行杀虫处理。


2.如权利要求1所述的智能虫情监测分析系统，其特征在于，终端启动后进入Sleep模式，以降低功率；在后台预设的时间，终端进入Normal模式，拍摄虫情图像，将图像发送到后台后，终端再次进入Sleep模式来降低功耗。


3.如权利要求1所述的智能虫情监测分析系统，其特征在于，所述虫板通过性诱将害虫吸引到采集终端。


4.如权利要求1所述的智能虫情监测分析系统，其特征在于，前端采集终端支持远程固件更新(OTA)，实现后期功能的优化与实时更新。


5.如权利要求1所述的智能虫情监测分析系统，其特征在于，所述AI算法具体包括：
第一步，收集现场大量的原始虫板沾纸拍摄成图像，然后从图片中截取出虫子，将不同种类的虫子分类，作为AI人工智能分析学习的数据集；
第二步，使用TensorFlow的AI人工...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔剑，周军，吴京业，
申请(专利权)人：孔剑，周军，吴京业，
类型：发明
国别省市：江苏;32