【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像数据处理，具体涉及一种基于图像分析的虫害识别方法和系统。
技术介绍
1、我国是农业大国，农业是国民经济的基础。在作物生长过程中病虫害的防治是农民面临的一大难题。传统的病虫害识别主要依靠农业专家或者有经验的农民通过肉眼观察虫害的形态、特征等特性进行识别。一方面，这种通过人工判断的方法往往掺杂着一些人为的不可控因素，例如从业人员相关专业的参差不齐等都会对目标的识别产生误判，而且不能够实时动态的进行监测分类。另一方面，专业的虫害研究工作者数量较少，且相关知识在农民群体中普及程度不高，无法满足实际生产中的需求。
2、随着模式识别、机器视觉、深度学习等技术的迅速发展以及国家对智慧农业的大力提倡，越来越多的现代化技术被应用到农业生产中，以yolo为代表的目标检测算法，在害虫实时性检测方面得到了广泛应用，提高了识别准确率及工作效率，节省了大量的人力、物力。
3、然而，现有的yolo目标检测算法尽管可以较为准确地识别出图像中是否含有害虫以及害虫的具体种类，却难以进一步准确地判断出害虫所处的发育阶段以及是否发生虫害灾难，难以有效地防止虫害灾难的爆发，导致无法及时采取应对措施，虫害在短时间内可能会迅速扩散，延误处理将会导致农作物产量严重下降。
技术实现思路
1、为了解决现有的yolo目标检测算法难以进一步准确地判断出害虫所处的发育阶段以及是否发生虫害灾难，难以有效地防止虫害灾难的爆发，导致无法及时采取应对措施，虫害在短时间内可能会迅速扩散，延误处理将会导致农作
2、第一方面
3、本专利技术提供了一种基于图像分析的虫害识别方法，包括：
4、s101：获取针对目标农作物的不同种类的原始害虫图像；
5、s102：对所述原始害虫图像进行预处理；
6、s103：根据预处理后的害虫图像，构建害虫数据集；
7、s104：基于yolo算法，构建害虫图像识别模型，以通过所述害虫图像识别模型，确定所述害虫图像中的害虫的具体种类；
8、s105：基于mask r-cnn算法，构建害虫图像分割模型，以通过所述害虫图像分割模型，从所述害虫图像中分割出害虫细节图像；
9、s106：基于svm支持向量机，构建虫害灾难评估模型，以通过所述虫害灾难评估模型，根据所述害虫细节图像，评估是否发生虫害灾难；
10、s107：通过所述害虫数据集，对所述害虫图像识别模型、所述害虫图像分割模型和所述虫害灾难评估模型进行训练；
11、s108：获取待检测图像；
12、s109：通过所述害虫图像识别模型，确定所述待检测图像中是否含有害虫以及害虫的具体种类；
13、s110：当所述待检测图像中含有害虫时，通过所述害虫图像分割模型，从所述待检测图像中分割出害虫细节图像；
14、s111：通过所述虫害灾难评估模型，根据所述害虫细节图像，评估是否发生虫害灾难。
15、第二方面
16、本专利技术提供了一种基于图像分析的虫害识别系统，用于执行第一方面中的基于图像分析的虫害识别方法。
17、与现有技术相比，本专利技术至少具有以下有益技术效果：
18、在本专利技术中，在采用yolo算法确定所述害虫图像中的害虫的具体种类的基础上，进一步的采用mask r-cnn算法从所述害虫图像中分割出害虫细节图像，并svm支持向量机根据所述害虫细节图像，实时评估是否发生虫害灾难。可以及时准确地评估是否发生虫害灾难，当预测虫害灾难发生或者即将发生时，及时、有效地采取应对措施以防止虫害灾难的爆发，避免虫害在短时间内的进一步扩散，避免农作物产量因为虫害灾难而严重下降，挽回农民的经济损失。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述S102具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述S104具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述害虫图像识别模型的训练步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述S105具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述S1052具体为：
7.根据权利要求5所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述S1053具体包括：
8.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述S106具体包括：
9.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，还包括：
10.一种基于图像分析的虫害识别系统，其特征在于，用于执行权利要求1至9中任一项所述的基于图像分析的虫害识别方法。
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述s102具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述s104具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述害虫图像识别模型的训练步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于图像分析的虫害识别方法，其特征在于，所述s105具体包括：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵贤敏，邹艳清，
申请(专利权)人：江苏一心寰宇生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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