基于深度学习的AI智能虫害监测预警系统技术方案

本发明专利技术涉及虫害监测技术领域，具体涉及基于深度学习的AI智能虫害监测预警系统，无人机图像采集模块搭载高清图像采集设备对白菜种植区进行低空飞行拍摄，得到白菜图像；定位模块记录飞行路径和拍摄位置并将虫害信息与地理位置关联；图像处理模块对无人机回传的原始图像进行去噪、校正和增强处理；识别模块采用边缘检测算法识别并量化白菜叶片的残缺度；预警模块计算白菜种植区内残缺度的平均值，当平均值超过设置的虫害阈值时发出警报；识别模型生成模块基于卷积神经网络模型区分不同的虫害类型。实现了从数据采集到病虫害识别、预警的全链条自动化处理，为白菜种植业提供了强有力的科技支撑，有助于提升作物产量和品质。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及虫害监测，尤其涉及基于深度学习的ai智能虫害监测预警系统。

技术介绍

1、白菜作为一种广泛栽培且受欢迎的蔬菜，常遭受多种病虫害的影响，这些侵害不仅影响白菜的产量和质量，还可能导致严重的经济损失。主要虫害包括小菜蛾、菜青虫、蚜虫、黄条跳甲、地下害虫如地老虎和蛴螬等，它们通过啃食叶片、吸取汁液等方式损害植株，造成叶子枯黄、卷曲乃至整株死亡。病害方面，白菜易受软腐病、干烧心病、霜霉病、病毒病、黑腐病等侵袭，其中软腐病会导致白菜叶柄和鳞茎出现粘性软腐斑并伴有异味，干烧心病则使得幼嫩叶片变黄变干，严重影响白菜的生长发育。针对这些病虫害，采取科学的防治措施，如选用抗病品种、合理轮作、改善田间管理、适时施药等，是保障白菜健康生长的关键。

2、现有的白菜病虫防害主要是采用人工巡检的方式，这样降低了工作效率。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供基于深度学习的ai智能虫害监测预警系统，旨在可以从数据采集到病虫害识别、预警的全链条自动化处理，为白菜种植业提供了强有力的科技支撑，有助于提升作物产量和本文档来自技高网...

【技术保护点】

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【技术特征摘要】

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2.如权利要求1所述的基于深度学习的ai智能虫害监测预警系统，其特征在于，

3.如权利要求2所述的基于深度学习的ai智能虫害监测预警系统，其特征在于，

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5.如权利要求4所述的基于深度学习的ai智能虫害监测预警系统，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：赵小娟，杨竞意，吴恩婷，黄敏渝，周燕婷，黄天鸣，张逸煊，叶云，
申请(专利权)人：广东轻工职业技术学院，
类型：发明
国别省市：