一种虫情预测方法、终端和存储介质技术

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种虫情预测方法、终端和存储介质。所述方法包括：获取昆虫的卵巢图像；根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级；根据所述卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测。采用本申请技术方案能够提高提高虫情预测的准确度。术方案能够提高提高虫情预测的准确度。术方案能够提高提高虫情预测的准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种虫情预测方法、终端和存储介质


[0001]本申请属于图像处理
，尤其涉及一种虫情预测方法、终端和存储介质。

技术介绍

[0002]虫害指的是有害的昆虫对植物生长造成的伤害。如果不及时对虫害采取防治措施，可能导致庄稼减产、植被枯死，并且，害虫身上携带的病菌会引起人类生病。因此，对虫害进行防治是一项非常重要的工作。为了进行虫害防治，往往需要获知害虫的虫情。
[0003]但是，现有的虫情预测方法精准度不足，导致虫害防治的效果较差。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种虫情预测方法、终端和存储介质，可以解决利用目前的虫情预测方法精准度不足的问题。
[0005]本申请实施例第一方面提供一种虫情预测方法，所述虫情预测方法包括：
[0006]获取昆虫的卵巢图像；
[0007]根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级；
[0008]根据所述卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测。
[0009]本申请实施例第二方面提供的一种虫情预测装置，所述虫情预测装置包括：
[001本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种虫情预测方法，其特征在于，包括：获取昆虫的卵巢图像；根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级；根据所述卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测。2.如权利要求1所述的虫情预测方法，其特征在于，所述昆虫为鳞翅目昆虫；所述根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级，包括：根据所述卵巢图像，识别所述昆虫的腹腔颜色、卵巢管特征和脂肪体特征；根据所述腹腔颜色、所述卵巢管特征和所述脂肪体特征，确定所述卵巢发育等级。3.如权利要求2所述的虫情预测方法，其特征在于，所述卵巢管特征包括卵巢管颜色、卵巢管长度、卵巢管状态、卵粒位置和卵粒状态中的至少一个，所述脂肪体特征包括脂肪体数量、脂肪体形状、脂肪体颜色和脂肪体状态的至少一个。4.如权利要求1所述的虫情预测方法，其特征在于，所述根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级，包括：将所述卵巢图像输入到预先训练好的卵巢分级模型进行处理，所述卵巢分级模型是基于不同卵巢发育程度的样本昆虫的卵巢图像进行训练得到的模型；获取所述卵巢分级模型输出的卵巢发育等级。5.如权利要求1所述的虫情预测方法，其特征在于，所述昆虫的数量为多只，所述获取昆虫的卵巢图像，根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级，根据所述卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测，包括：分别获取多只所述昆虫的卵巢图像；根据所述卵巢图像，确定各个所述昆虫的卵巢发育等级；根据各个所述昆虫的卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测。6.如权利要求5所述的虫情预测方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏靖，王玉亭，谢秋发，
申请(专利权)人：深圳市识农智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：