一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法技术

本发明专利技术公开了一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特点是使用图像分割去除复杂背景，并采用形态学筛选模块剔除目标检测结果中的无关杂质，通过结合形态学和深度学习的方法，降低复杂背景及杂质的干扰，有效提高白纹伊蚊卵粒识别计数的效率和精度，具体步骤包括：构建白纹伊蚊卵粒数据集、图像分割去除复杂背景、白纹伊蚊卵粒检测模型训练及识别、形态学筛选去除杂质和白纹伊蚊卵粒自动计数。本发明专利技术与现有技术相比具有鲁棒性强、识别计数精度高等特点，大大减少了人力资源的投入和主观误差，提高了蚊虫监测数据的精确度和可靠性，有效解决了使用诱蚊诱卵器监测伊蚊时，诱蚊诱卵器取回后白纹伊蚊卵粒自动化检测和计数工作，及该过程中杂质难以去除，复杂背景干扰等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及蚊虫监测领域，具体地说是一种用于诱蚊诱卵器回收后的白纹伊蚊卵粒识别和计数工作的结合形态学和深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法。

技术介绍

1、登革热等蚊媒疾病是一个全球性的公共卫生问题，无论历史上还是现在，病媒控制都是预防蚊媒疾病的有效方法，其通过控制和减少蚊虫与人群的接触来限制病毒的传播。病媒控制的效果取决于病媒监测，伊蚊是多种蚊媒疾病病毒的主要载体，因此对媒介伊蚊的监测可以有效地用于控制伊蚊密度，从而预防蚊媒疾病的传播。在蚊虫防治领域，为了测算区域内的伊蚊密度，通常会将诱蚊诱卵器放置于室外吸引蚊虫产卵，通过蚊虫卵粒数量反应蚊虫密度。技术专利“cn 2648815y”公开了一种诱蚊诱卵器，该诱蚊诱卵器是当前业内最为常用的诱卵器之一，其包括透明的瓶体、黑色瓶盖、向上突起的瓶底，使用放置在瓶底的浸水滤纸来收集伊蚊卵粒。然而，诱蚊诱卵器收集到的卵粒通常需要在实验室内使用体视镜或显微镜等工具进行鉴定。大多数情况下，卵粒的鉴别和计数是由人工完成的，由于卵粒目标太小，以常见的白纹伊蚊为例，其单个卵粒呈约0.52mm*0.13mm的梭形。同时滤纸上会掺杂本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，所述构建白纹伊蚊卵粒数据集是使用相机采集诱蚊诱卵器中带有卵粒的滤纸图像，使用LabelImg对图像中的白纹伊蚊卵粒目标进行人工标注，制作标准的Pascal VOC数据集。

3.根据权利要求1所述结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，所述图像分割去除复杂背景使用Segment Anything Model分割带有卵粒的滤纸图像，以去除滤纸以外的非目标区域，以滤纸为中心裁剪...

【技术特征摘要】

1.一种结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，该方法具体包括下述步骤：

2.根据权利要求1所述结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，所述构建白纹伊蚊卵粒数据集是使用相机采集诱蚊诱卵器中带有卵粒的滤纸图像，使用labelimg对图像中的白纹伊蚊卵粒目标进行人工标注，制作标准的pascal voc数据集。

3.根据权利要求1所述结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，所述图像分割去除复杂背景使用segment anything model分割带有卵粒的滤纸图像，以去除滤纸以外的非目标区域，以滤纸为中心裁剪图像为正方形，正方形的边长与原图像的短边相等，并修改标签的坐标。

4.根据权利要求1所述结合形态学与深度学习的白纹伊蚊卵粒识别计数方法，其特征在于，所述白纹伊蚊卵粒检测模型训练及识别是将图像分割结果进行切片处理，用切片训练faster r-...

【专利技术属性】
技术研发人员：王明浩，姚申君，吴健平，余可忆，周毅彬，朱敏慧，王宁诚，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：