一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法及装置，其方法包括获取由AR眼镜所采集到的白盘图像；将白盘图像输入至卷积神经网络模型中，得到标记有稻飞虱类型的白盘图像；对标记有稻飞虱类型的白盘图像进行统计处理，得到每种稻飞虱类型的数量，并将白盘图像、每种稻飞虱类型以及相应的数量发送至客户端，以由客户端在白盘图像中显示每种稻飞虱类型以及相应的数量。通过卷积神经网络模型对拍打在白盘图像上的稻飞虱进行识别的方式，可有效避免传统的人工盘拍及计数所带来的效率低下、专业技能高，劳动强度大等不足，其次还可通过将识别计数结果反馈至客户端的方式，实现AR眼镜与移动终端之间的交互，进而提升用户的使用体验。体验。体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法及装置


[0001]本申请属于农业害虫智能调查
，特别的涉及一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法及装置。

技术介绍

[0002]水稻是最重要的粮食作物之一，世界上约一半的人口以大米为主粮。稻飞虱作为水稻的重大害虫，每年都会对水稻产业造成巨大的产量与经济损失，其主要分为褐飞虱、白背飞虱和灰飞虱三类，该三种飞虱不仅可以刺吸水稻汁液为害，也可传播病毒病为害。基于此，稻飞虱的准确测报是实现精准绿色防控的前提。
[0003]现行的《稻飞虱测报调查规范GB/T 15794
‑
2009》详细规定了调查方式、调查时间地点、调查事项及数据填报格式。该规范规定：采用白盘作载体，查虫时将盘轻轻插入稻行，下缘紧贴水面稻丛基部，快速拍击植株中、下部，连拍3下，每点计数一次；计数各类飞虱不同翅型的成虫，以及高龄和低龄若虫数量。这种调查方式需两人协作完成，一人下田拍虫、鉴别并计数，一人站在田边进行数据记录。该方法存在一定的局限性，当不同飞虱混发时，调查人员需准确鉴定飞虱种类，快速计数高低龄若虫，专业技能要求高；当虫口密度较大时，调查人员为了防止飞虱逃逸常通过划区法给出一个估值，准确性差。另外，目前基层植保人员缺乏，田间调查任务重，传统的人工盘拍及计数法已满足不了现代农业的需求。因此，有必要开发一种快速、简简便且符合稻飞虱测报调查规范的新型测报调查方法及配套装置。

技术实现思路

[0004]本申请为解决上述提到的传统的人工盘拍及计数法已满足不了现代农业的需求，提出了一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法及装置，其技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法，包括：获取由AR眼镜所采集到的白盘图像；将白盘图像传输至卷积神经网络模型中，得到标记有稻飞虱类型的白盘图像；其中，卷积神经网络模型由多幅标记有稻飞虱类型的样本图像训练得到；对标记有稻飞虱类型的白盘图像进行统计处理，得到每种稻飞虱类型的数量，并将白盘图像、每种稻飞虱类型以及相应的数量发送至客户端，以由客户端在白盘图像中显示每种稻飞虱类型以及相应的数量。
[0005]在第一方面的一种可选方案中，获取由AR眼镜所采集到的白盘图像，包括：向AR眼镜发送位置请求指令，以获取由AR眼镜反馈的当前位置；当检测到当前位置处于指定区域时，生成图像请求指令；将图像请求指令发送至AR眼镜，以由AR眼镜根据图像请求指令生成相应的提示信息至用户，并由AR眼镜根据用户的第一语音指令采集白盘图像；获取由AR眼镜所采集到的白盘图像。
[0006]在第一方面的又一种可选方案中，在获取由AR眼镜所采集到的白盘图像之后，还包括：判断白盘图像中的白盘边缘是否处于AR眼镜的显示屏内；当检测到部分白盘边缘未处于AR眼镜的显示屏内时，基于白盘图像中的白盘位置生成变焦提示信息；将变焦提示信息发送至AR眼镜，以由AR眼镜通过显示屏向用户展示变焦提示信息，并由AR眼镜根据用户的第二语音指令进行光学变焦处理，以及采集第一图像；其中，第一图像中的白盘边缘处于AR眼镜的显示屏内；获取由AR眼镜所采集到的第一图像，并将白盘图像替换为第一图像。
[0007]在第一方面的又一种可选方案中，在获取由AR眼镜所采集到的白盘图像之后，还包括：对白盘图像进行高斯模糊处理，得到与白盘图像对应的模糊图像；分别计算出白盘图像中任意两个相邻的像素点之间的第一灰度差值，以及模糊图像中任意两个相邻的像素点之间的第二灰度差值；对第一灰度差值以及第二灰度差值进行归一化处理，并当检测到处理结果处于预设区间时，生成图像获取提示信息；将图像获取提示信息发送至AR眼镜，以由AR眼镜通过显示屏向用户展示图像获取提示信息，并由AR眼镜根据用户的第三语音指令采集第二图像；获取由AR眼镜所采集到的第二图像，并将白盘图像替换为第二图像。
[0008]在第一方面的又一种可选方案中，将白盘图像传输至卷积神经网络模型中，得到标记有稻飞虱类型的白盘图像，包括：对白盘图像进行分块处理，得到m块面积相同的子图像；其中，m为大于或等于4的正整数；将每个子图像分别传输至卷积神经网络模型中，得到标记有稻飞虱类型的子图像；对所有标记有稻飞虱类型的子图像进行图像合成处理，得到标记有稻飞虱类型的白盘图像。
[0009]在第一方面的又一种可选方案中，在对标记有稻飞虱类型的白盘图像进行统计处理，得到每种稻飞虱类型的数量之后，还包括：获取与AR眼镜对应的当前时刻，并根据当前位置、当前时刻、每种稻飞虱类型的数量以及历史记录生成变化曲线；其中，历史记录包括与当前位置对应的至少两个历史时刻，以及与每个历史时刻对应的白盘图像中每种稻飞虱类型的数量；将变化曲线发送至客户端，以使用户可在客户端上查看变化曲线。
[0010]在第一方面的又一种可选方案中，标记有稻飞虱类型的样本图像中，稻飞虱类型包括白背飞虱长翅成虫、白背飞虱短翅成虫、白背飞虱高龄若虫、褐飞虱长翅成虫、褐飞虱短翅成虫、褐飞虱高龄若虫、灰飞虱长翅成虫、灰飞虱短翅成虫、灰飞虱高龄若虫、稻飞虱低龄若虫、蜘蛛、蝽、隐翅虫、叶蝉成虫以及叶蝉若虫中任意至少一种。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查装置，包括：图像采集模块，用于获取由AR眼镜所采集到的白盘图像；
图像处理模块，用于将白盘图像传输至卷积神经网络模型中，得到标记有稻飞虱类型的白盘图像；其中，卷积神经网络模型由多幅标记有稻飞虱类型的样本图像训练得到；图像展示模块，用于对标记有稻飞虱类型的白盘图像进行统计处理，得到每种稻飞虱类型的数量，并将白盘图像、每种稻飞虱类型以及相应的数量发送至客户端，以由客户端在白盘图像中显示每种稻飞虱类型以及相应的数量。
[0012]在第二方面的一种可选方案中，图像采集模块具体用于：向AR眼镜发送位置请求指令，以获取由AR眼镜反馈的当前位置；当检测到当前位置处于指定区域时，生成图像请求指令；将图像请求指令发送至AR眼镜，以由AR眼镜根据图像请求指令生成相应的提示信息至用户，并由AR眼镜根据用户的第一语音指令采集白盘图像；获取由AR眼镜所采集到的白盘图像。
[0013]在第二方面的又一种可选方案中，图像采集模块具体还用于：在获取由AR眼镜所采集到的白盘图像之后，判断白盘图像中的白盘边缘是否处于AR眼镜的显示屏内；当检测到部分白盘边缘未处于AR眼镜的显示屏内时，基于白盘图像中的白盘位置生成变焦提示信息；将变焦提示信息发送至AR眼镜，以由AR眼镜通过显示屏向用户展示变焦提示信息，并由AR眼镜根据用户的第二语音指令进行光学变焦处理，以及采集第一图像；其中，第一图像中的白盘边缘处于AR眼镜的显示屏内；获取由AR眼镜所采集到的第一图像，并将白盘图像替换为第一图像。
[0014]在第二方面的又一种可选方案中，图像采集模块具体还用于：在获取由AR眼镜所采集到的白盘图像之后，对白盘图像进行高斯模糊处理，得到与白盘图像对应的模糊图像；分别计算出白盘图像中任意两个相邻的像素点之间的第一灰度差值，以及模糊图像中任意两个相邻的像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AR眼镜的田间稻飞虱调查方法，其特征在于，包括：获取由AR眼镜所采集到的白盘图像；将所述白盘图像传输至卷积神经网络模型中，得到标记有稻飞虱类型的所述白盘图像；其中，所述卷积神经网络模型由多幅标记有稻飞虱类型的样本图像训练得到；对标记有稻飞虱类型的所述白盘图像进行统计处理，得到每种所述稻飞虱类型的数量，并将所述白盘图像、每种所述稻飞虱类型以及相应的数量发送至客户端，以由所述客户端在所述白盘图像中显示每种所述稻飞虱类型以及相应的数量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取由AR眼镜所采集到的白盘图像，包括：向AR眼镜发送位置请求指令，以获取由所述AR眼镜反馈的当前位置；当检测到所述当前位置处于指定区域时，生成图像请求指令；将所述图像请求指令发送至所述AR眼镜，以由所述AR眼镜根据所述图像请求指令生成相应的提示信息至用户，并由所述AR眼镜根据用户的第一语音指令采集白盘图像；获取由AR眼镜所采集到的所述白盘图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取由AR眼镜所采集到的所述白盘图像之后，还包括：判断所述白盘图像中的白盘边缘是否处于所述AR眼镜的显示屏内；当检测到部分所述白盘边缘未处于所述AR眼镜的显示屏内时，基于所述白盘图像中的白盘位置生成变焦提示信息；将所述变焦提示信息发送至所述AR眼镜，以由所述AR眼镜通过所述显示屏向用户展示所述变焦提示信息，并由所述AR眼镜根据用户的第二语音指令进行光学变焦处理，以及采集第一图像；其中，所述第一图像中的白盘边缘处于所述AR眼镜的显示屏内；获取由AR眼镜所采集到的所述第一图像，并将所述白盘图像替换为所述第一图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述获取由AR眼镜所采集到的所述白盘图像之后，还包括：对所述白盘图像进行高斯模糊处理，得到与所述白盘图像对应的模糊图像；分别计算出所述白盘图像中任意两个相邻的像素点之间的第一灰度差值，以及所述模糊图像中任意两个相邻的像素点之间的第二灰度差值；对所述第一灰度差值以及所述第二灰度差值进行归一化处理，并当检测到处理结果处于预设区间时，生成图像获取提示信息；将所述图像获取提示信息发送至所述AR眼镜，以由所述AR眼镜通过所述显示屏向用户展示所述图像获取提示信息，并由所述AR眼镜根据用户的第三语音指令采集第二图像；获取由AR眼镜所采集到的所述第二图像，并将所述白盘图像替换为所述第二图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述白盘图像传输至卷积神经网络模型中，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘淑华，姚青，罗举，赵铁壮，
申请(专利权)人：浙江理工大学北京蜂巢世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：