【技术实现步骤摘要】
一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统
本专利技术涉及大数据、图像识别
,更具体地说,它涉及一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统。
技术介绍
国内外研究表明,黄瓜花叶病毒(Cucumbermosaicvirus,CMV)能侵染包括单子叶、双子叶植物在内的1000多种植物,也是很多农作物和观赏植物的重要毁灭性病原之一。黄瓜花叶病毒是雀麦花叶病毒科(Bromovirus)黄瓜花叶病毒属(Cucumovirus)的代表性成员,为单链正义RNA(+ssRNA)病毒。CMV病毒粒子呈正二十面体,直径大小为28-30nm,分子量约为5.4×106,其中RNA和蛋白成分分别占18%和82%。根据血清学和基因组序列差异可将CMV株系划分为2个亚组,即亚组I和亚组II。香蕉花叶心腐病是香蕉重要病毒病害之一,其病原也为黄瓜花叶病毒(CMV),属于亚组I。感染CMV香蕉病株叶片现褪绿黄色条纹,呈典型花叶斑驳状,尤以近顶部1~2片叶最明显。成株感病则生长较弱,矮化,多不能结果,即使结实也难长成正常蕉果。另外,由香蕉条斑病毒(Bana ...
【技术保护点】
1.一种香蕉花叶心腐病APP识别方法,其特征是,包括以下步骤:/nS1:通过用户终端采集植株图像,并在植株图像内选取病变区域图像;/nS2:通过图像识别技术提取病变区域图像内的颜色、面积和形态特征信息,并与数据库(1)中的香蕉花叶心腐病特征数据进行识别匹配,求解特征信息的识别相似度;/nS3:通过用户终端获取植株图像的采集位置信息和采集时间信息,并根据采集位置信息和采集时间信息从气象数据中心(2)获取相应的实时气候数据;/nS4:根据采集位置信息、采集时间信息和实时气候数据从数据库(1)中匹配筛选出香蕉花叶心腐病感染案例量,并计算出对应的感染概率;/nS5:以感染概率作为植 ...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种香蕉花叶心腐病APP识别方法,其特征是,包括以下步骤:
S1:通过用户终端采集植株图像,并在植株图像内选取病变区域图像;
S2:通过图像识别技术提取病变区域图像内的颜色、面积和形态特征信息,并与数据库(1)中的香蕉花叶心腐病特征数据进行识别匹配,求解特征信息的识别相似度;
S3:通过用户终端获取植株图像的采集位置信息和采集时间信息,并根据采集位置信息和采集时间信息从气象数据中心(2)获取相应的实时气候数据;
S4:根据采集位置信息、采集时间信息和实时气候数据从数据库(1)中匹配筛选出香蕉花叶心腐病感染案例量,并计算出对应的感染概率;
S5:以感染概率作为植物图像的图像因素指标,并结合识别相似度求解图像权重值;
S6:根据预设权重值判断图像权重值是否达标;若图像权重值大于或等于预设权重值,则判断植株图像感染香蕉花叶心腐病,并输出判断结果。
2.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法,其特征是,所述病变区域图像选取具体为:通过标记线圈取色差值CA≧1的区域,区域大小为30cm×30cm。
3.根据权利要求1所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法,其特征是,所述感染概率的计算方法具体如下:
S41:根据采集位置信息从数据库(1)中匹配筛选出对应位置所有的香蕉花叶心腐病感染总量S;
S42:根据采集时间信息从感染总量S中匹配筛选出对应时间段所有的感染量A;
S43:根据实时气候数据从感染总量S中匹配筛选出对应气候所有的感染量B;
S44:根据感染总量S、感染量A、感染量B计算感染概率,感染概率P的计算公式如下:其中,E1为感染量A的权重指标,E2为感染量B的权重指标。
4.根据权利要求3所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法,其特征是,所述时间段为7天,以采集时间信息当天为节点向前和向后同时扩展三天。
5.根据权利要求3所述的一种香蕉花叶心腐病APP识别方法,其特征是,所述权重指标E1为0.3,权重指标E2为0.7。
技术研发人员:余乃通,刘志昕,杨毅,周琴,
申请(专利权)人:中国热带农业科学院热带生物技术研究所,
类型:发明
国别省市:海南;46
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