基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于图像分析技术领域，具体涉及基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法及系统，获取青贮玉米生长特征数据以及病虫害特征，建立总数据库和子数据库。对青贮玉米进行图像采集并判断当前生长阶段；调用子数据库进行初级匹配，若匹配成功，则将相应的匹配结果发送至管理终端。若未匹配到相应的病虫害类型，调用总数据库进行中级匹配，若匹配到，则将相应的匹配结果发送至管理终端。若未匹配到，则基于大数据进行终极匹配，若匹配到则将相应的匹配结果发送至管理终端，若仍未匹配到则将相应的病虫害图像数据以及提取的病虫害特征发送至管理终端，并告知未匹配的结果。实现青贮玉米的全生命生长周期的病虫害管理，有效地提高了经济效益。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像分析，尤其涉及基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法及系统。

技术介绍

1、青贮玉米，在适宜收获期内收获包括果穗在内的地上全部绿色植株全部收割下来经过切碎、加工后用发酵的方法制作成青贮饲料的玉米，用来冬天饲喂牛、羊等牲畜，在北方牧区十分常见。青贮玉米是按收获物和用途来进行划分的玉米三大类型（籽粒玉米、青贮玉米、鲜食玉米）之一。

2、青贮玉米的生长阶段主要分为苗期、拔节期、大喇叭口期、抽雄吐丝期、灌浆期直至成熟期。苗期为从出苗开始，至拔节前的一段时期，主要以长根为中心，根系生长较快，地上部分生长缓慢。苗期的管理目标是确保苗全、苗产和苗壮，壮苗的标准包括根系发达、根深叶绿、叶片宽短、苗基较扁、节间粗短、群体整齐一致、长势旺盛。苗期常见的病虫害主要包括玉米根腐病、苗枯病、蛴螬、蓟马。

3、拔节期为青贮玉米生长的一个重要转折点，植株开始迅速增高和增粗。拔节期主要面临的病虫害包括玉米螟、蝗虫、玉米蚜、顶腐病、褐斑病、细菌性茎基腐病。

4、大喇叭口期为玉米植株的生长速度达到高峰，营养生长旺盛的生长时期，在大喇叭口期面本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤S1中的所述总数据库中的数据包括青贮玉米所有生长阶段的植株生长特征数据、生长图像数据和所有青贮玉米的病虫害特征数据和病虫害图像数据；所述子数据库的数量与青贮玉米的生长阶段的数量相同，每个子数据库中的数据包括各生长阶段的植株生长特征数据、生长图像数据和各生长阶段的病虫害特征数据和病虫害图像数据。

3.根据权利要求1所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤S2中的图像采集模块对青贮玉米进行图像采集的过程...

【技术特征摘要】

1.基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤s1中的所述总数据库中的数据包括青贮玉米所有生长阶段的植株生长特征数据、生长图像数据和所有青贮玉米的病虫害特征数据和病虫害图像数据；所述子数据库的数量与青贮玉米的生长阶段的数量相同，每个子数据库中的数据包括各生长阶段的植株生长特征数据、生长图像数据和各生长阶段的病虫害特征数据和病虫害图像数据。

3.根据权利要求1所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤s2中的图像采集模块对青贮玉米进行图像采集的过程是通过无人机对青贮玉米植株进行俯拍获得；对采集的图像进行分析判断当前的青贮玉米所处的生长阶段的过程采用归一化互相关匹配算法。

4.根据权利要求1所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤s2包括以下具体过程：

5.根据权利要求4所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤s22的数据预处理具体过程如下：

6.根据权利要求1所述的基于图像分析的青贮玉米病虫害识别方法，其特征在于，步骤s3中根据采集的青贮玉米的图像数据提取其相应的病虫害特征以及与子数据库中进行图像匹配的过程通过机...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲全波，符鹏，金容，李仕伟，王鹏，夏清清，韩玉浩，郑祖平，李钟，何川，
申请(专利权)人：南充市农业科学院，
类型：发明
国别省市：