害蟲識別計數系統及方法
【專利摘要】本發明提供了一種害蟲識別計數系統及方法，所述系統包括：第一計數模塊，用于采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第一害蟲計數信息；第二計數模塊，用于采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第二害蟲計數信息；互補融合計數模塊，用于根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息確定所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息。本發明提供的害蟲識別計數系統，能夠實現靶標害蟲的準確計數。
【專利說明】
害蟲識別計數系統及方法
技術領域
[0001] 本發明涉及農業技術領域，具體涉及一種害蟲識別計數系統及方法。
【背景技術】
[0002] 田間害蟲種類多、數量大，且發生代數多，對農業生產造成了很大的影響。害蟲種 類和數量的獲取是害蟲精準防治的前提，目前害蟲種類識別與計數主要靠人工到田間進行 抽樣調查、清點誘集器里的害蟲等方法，這些方法耗時、費力，監測人員的工作量大，主觀因 素影響大，數據應用的時效性差，無法實現害蟲的實時預測預報，離生產實際需求還有一定 差距。為了解決害蟲種類識別、數量數據獲取上費時、費力的問題，一些新的害蟲自動監測 識別與計數的新技術不斷被探索，目前主要的監測技術有紅外傳感器、機器視覺技術等，這 些技術的發展提高了害蟲自動識別與計數的效率，極大促進了害蟲監測自動化的發展。
[0003] 基于紅外傳感器的害蟲監測計數的優點是計數速度快，對環境條件要求較低，抗 干擾性強，適合在野外環境中進行害蟲的監測應用，適合于性誘劑引誘的害蟲誘捕器中使 用，但該技術也存在著其它雜物落入而造成的多計數的問題。該技術在田間應用中容易受 到非靶標害蟲雜物的干擾，對計數結果的準確性造成了一定的影響。因此，基于紅外計數結 果的準確性還需要人工去核對，而且無法知道那個時間段的計數結果有問題。
[0004] 基于機器視覺圖像的昆蟲自動識別與計數技術具有省時省力、智能化等優點，目 前該方法已成為田間害蟲自動識別、計數的一種主要方法。為了監測田間飛行性害蟲，應用 高壓電網電擊將害蟲擊死是一種常用的方法，高壓電網電擊后會造成害蟲肢體殘缺。圖像 處理過程中所提取的特征會與肢體較完整的害蟲產生較大的差異，導致靶標害蟲的誤識 另Ij，降低靶標害蟲識別的準確率。

【發明內容】

[0005] 針對現有技術中的缺陷，本發明提供一種害蟲識別計數系統及方法，以解決現有 技術中依賴紅外單獨計數造成的計數不準確的問題。
[0006] 為解決上述技術問題，本發明提供以下技術方案：
[0007] 第一方面，本發明提供了一種害蟲識別計數系統，包括：
[0008] 第一計數模塊，用于采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間 區間內的第一害蟲計數信息；
[0009] 第二計數模塊，用于采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區 間內的第二害蟲計數信息；
[0010] 互補融合計數模塊，用于根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息 確定所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息。
[0011] 優選地，所述第一計數模塊，具體用于：
[0012] 利用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間 序列的第一害蟲計數結果；
[0013] 其中，所述基于時間序列的第一害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲 誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間序列的將已 識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0014] 優選地，所述第二計數模塊，具體用于：
[0015] 利用機器視覺計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的 第二害蟲計數結果；
[0016] 其中，所述基于時間序列的第二害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲 誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲、非靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間 序列的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0017] 優選地，所述互補融合計數模塊，進一步包括:第一獲取單元、第二獲取單元、第三 獲取單元和確定單元；
[0018] 所述第一獲取單元，用于根據第一害蟲計數結果以及第二害蟲計數結果，獲取當 第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶 標害蟲的識別結果一致時，第一害蟲計數結果或第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置 內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I?;
[0019] 所述第二獲取單元，用于獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入 害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中 將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果Ir、第二害蟲計數結果中 將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I m、第一害蟲計數結果中 將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIr、第二害蟲計數結果中將已識別 出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CI m，以及第一害蟲計數結果和第二害蟲計數 結果中同時將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIrm;
[0020] 所述第三獲取單元，用于根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系數Wr 以及根據Im和CIm獲取第二害蟲技術結果的準確率權重系數Wm，并根據獲取的準確率權重系 數WjPw m分別計算當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的落 入物識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲 的數量I raW及第二害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量Ima;
[0021] 所述確定單元，用于確定所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數結 果為:Ia - Irm+CIrm+Ira+Ima。
[0022] 優選地，所述害蟲誘捕裝置，包括:誘捕室、高壓電網、接蟲漏斗、紅外傳感器監測 單元、圖像采集單元和害蟲載物臺；
[0023] 所述誘捕室位于害蟲誘捕裝置的上部，所述高壓電網位于所述誘捕室內，所述接 蟲漏斗位于所述高壓電網的下方；
[0024] 所述紅外傳感器監測單元包括:紅外激光傳感器、光電探測器、電路板和落蟲管； 所述紅外激光傳感器、所述光電探測器與所述電路板相連，所述落蟲管與所述接蟲漏斗的 下部通道相連，落入物經過紅外激光傳感器，紅外激光傳感器對落入物進行識別及計數，同 時觸發所述圖像采集單元進行圖像采集，以建立紅外傳感器監測單元與圖像采集單元對應 的時間圖像序列；
[0025]其中，所述害蟲載物臺位于接蟲漏斗的下方，所述圖像采集單元的位置與所述害 蟲載物臺相對應。
[0026]第二方面，本發明還提供了一種害蟲識別計數方法，包括：
[0027]采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第一害蟲 計數信息；
[0028] 采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第二害蟲計 數信息；
[0029] 根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息確定所述害蟲誘捕裝置 在所述預設時間區間內的害蟲計數信息。
[0030] 優選地，所述采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內 的第一害蟲計數信息，具體包括：
[0031] 利用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間 序列的第一害蟲計數結果；
[0032] 其中，所述基于時間序列的第一害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲 誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間序列的將已 識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0033] 優選地，所述采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的 第二害蟲計數信息，具體包括：
[0034] 利用機器視覺計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的 第二害蟲計數結果；
[0035] 其中，所述基于時間序列的第二害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲 誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲、非靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間 序列的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0036] 優選地，所述根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息確定所述害 蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息，具體包括：
[0037]根據第一害蟲計數結果以及第二害蟲計數結果，獲取當第一害蟲計數結果和第二 害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果一致時， 第一害蟲計數結果或第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶 標害蟲的計數結果I?;
[0038]獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識 別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內 的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果Ir、第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內 的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I m、第一害蟲計數結果中將已識別出的干擾物重 新識別為靶標害蟲的計數結果CIr、第二害蟲計數結果中將已識別出的干擾物重新識別為 靶標害蟲的計數結果CI m，以及第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中同時將已識別出 的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIrm;
[0039]根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系數Wr以及根據IjPCI m獲取第 二害蟲技術結果的準確率權重系數，并根據獲取的準確率權重系數1和1分別計算當第 一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的落入物識別為靶標害蟲 的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量I ra以及第二害 蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量Ima;
[0040] 確定所述誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數結果為：Ia=Irm+CIrm+Ira+ Ima 〇
[0041] 優選地，所述害蟲誘捕裝置，包括:誘捕室、高壓電網、接蟲漏斗、紅外傳感器監測 單元、圖像采集單元和害蟲載物臺；
[0042] 所述誘捕室位于害蟲誘捕裝置的上部，所述高壓電網位于所述誘捕室內，所述接 蟲漏斗位于所述高壓電網的下方；
[0043] 所述紅外傳感器監測單元包括:紅外激光傳感器、光電探測器、電路板和落蟲管； 所述紅外激光傳感器、所述光電探測器與所述電路板相連，所述落蟲管與所述接蟲漏斗的 下部通道相連，落入物經過紅外激光傳感器，紅外激光傳感器對落入物進行識別及計數，同 時觸發所述圖像采集單元進行圖像采集，以建立紅外傳感器監測單元與圖像采集單元對應 的時間圖像序列；
[0044] 其中，所述害蟲載物臺位于接蟲漏斗的下方，所述圖像采集單元的位置與所述害 蟲載物臺相對應。
[0045] 由上述技術方案可知，本發明所述的第一計數模塊屬于基于紅外傳感器的計數模 塊，第二計數模塊屬于基于機器視覺的計數模塊，互補融合計數模塊屬于基于紅外傳感器 和機器視覺融合的計數模塊，其實現了雙傳感器融合的害蟲計數。基于雙傳感器融合的害 蟲計數系統突破了現有技術中僅采用紅外傳感器或僅采用圖像進行監測計數的局限性，通 過融合計數能有效去除干擾物所造成的錯誤識別，又能充分體現紅外傳感器和機器視覺取 長補短的效果，有助于提高性誘捕靶標害蟲識別計數的準確率。
【附圖說明】
[0046] 為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明 的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據 這些附圖獲得其他的附圖。
[0047] 圖1是本發明第一個實施例提供的害蟲識別計數系統的結構示意圖；
[0048] 圖2是害蟲誘捕裝置的結構示意圖；
[0049] 圖3是紅外激光傳感器計數裝置的工作原理示意圖；
[0050] 圖4是機器視覺計數裝置的工作原理示意圖；
[0051] 圖5是本發明第一個實施例提供的害蟲識別計數系統的另一種結構示意圖；
[0052] 圖6是本發明第一個實施例提供的害蟲識別計數系統的運行流程示意圖； 圖7是本發明第二個實施例提供的害蟲識別計數方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0053]為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例 中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實施例是 本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員 在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0054] 本發明第一個實施例提供了一種害蟲識別計數系統，圖1示出了本發明第一個實 施例提供的害蟲識別計數系統的結構示意圖。參見圖1，所述害蟲識別計數系統包括:第一 計數模塊100、第二計數模塊200和互補融合計數模塊300;
[0055] 所述第一計數模塊100,用于采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在 預設時間區間內的第一害蟲計數信息；
[0056] 所述第二計數模塊200,用于采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預 設時間區間內的第二害蟲計數信息；
[0057]所述互補融合計數模塊300,用于根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲 計數信息確定所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息。
[0058]由上述方案可知，本實施例所述的第一計數模塊屬于基于紅外傳感器的計數模 塊，第二計數模塊屬于基于機器視覺的計數模塊，互補融合計數模塊屬于基于紅外傳感器 和機器視覺融合的計數模塊，其實現了雙傳感器融合的害蟲計數。基于雙傳感器融合的害 蟲計數系統突破了現有技術中僅采用紅外傳感器或僅采用圖像進行監測計數的局限性，通 過融合計數能有效去除干擾物所造成的錯誤識別，又能充分體現紅外傳感器和機器視覺取 長補短的效果，有助于提高性誘捕靶標害蟲識別計數的準確率。
[0059] 優選地，參見圖2,所述害蟲誘捕裝置，包括:誘捕室1、高壓電網2、接蟲漏斗3、紅外 傳感器監測單元4、圖像采集單元5和害蟲載物臺6;
[0060] 所述誘捕室1位于害蟲誘捕裝置的上部，所述高壓電網2位于所述誘捕室1內，所述 接蟲漏斗3位于所述高壓電網2的下方；
[0061] 所述紅外傳感器監測單元4包括:紅外激光傳感器、光電探測器、電路板和落蟲管； 所述紅外激光傳感器、所述光電探測器與所述電路板相連，所述落蟲管與所述接蟲漏斗的 下部通道相連，落入物經過紅外激光傳感器，紅外激光傳感器對落入物進行識別及計數，同 時觸發所述圖像采集單元5對害蟲載物臺6上的害蟲進行圖像采集，以建立紅外傳感器監測 單元4與圖像采集單元5對應的時間圖像序列；
[0062]其中，所述害蟲載物臺6位于接蟲漏斗3的下方，所述圖像采集單元5的位置與所述 害蟲載物臺6相對應。
[0063]優選地，參見圖2,所述誘捕室1為三角屋，害蟲從三角屋兩側進入，兩側為透明材 料，入口為孔洞型，孔洞大小可根據靶標害蟲的大小進行調節。三角屋中間掛有性誘劑，性 誘劑的味道通過孔洞向外散發進行靶標害蟲的引誘。所述高壓電網2位于害蟲誘捕裝置中 上部，垂直排列。高壓電網2的電壓大小可調，間距可根據害蟲的大小進行調節。其中，高壓 電網2上有清潔裝置，清潔裝置為電動絕緣刷，位于高壓電網外方，定時清理粘于高壓電網 上的害蟲，確保高壓電網正常工作。所述接蟲漏斗3位于高壓電網2的下方，接蟲漏斗3的圓 錐形部分用于收集高壓電網2電擊后落入的害蟲，害蟲落入通道的大小、形狀可根據具體害 蟲的種類進行調節。
[0064] 優選地，為了配合所述圖像采集單元5(如CCD攝相機)更好地拍攝圖像，在所述圖 像采集單元5周圍還設置了環型燈51、環型燈51用于提供均勻的照明，所述圖像采集單元5 (如CCD攝相機)受紅外激光傳感器觸發進行照相，第二計數模塊200對圖像采集單元5采集 的圖像信號進行害蟲分類計數。
[0065] 另外，圖2所示出的害蟲誘捕裝置的結構示意圖中還包括其他部件，如害蟲回收模 塊7、蓄電池9、太陽能板10、傳輸單元11、電動條形刷(圖中未示出）等。
[0066] 例如，在圖像采集單元5采集完圖像后，電動條形刷會將害蟲載物臺6上的害蟲回 收模塊7中，所述害蟲回收模塊7位于整個裝置的下部，所述害蟲回收模塊7為抽屜式，用于 收集電擊后的蟲體，并方便將蟲體倒出。
[0067] 另外，蓄電池9和太陽能板10以及沒有示出的充電控制裝置構成了供電模塊，太陽 能板10位于整個害蟲誘捕裝置的頂上，充電控制裝置、蓄電池9位于整個害蟲誘捕裝置的底 部，為其他相關部件(如高壓電網）的工作提供電源。
[0068] 另外，傳輸單元11包括4G模塊、路由器，害蟲誘捕裝置獲取的害蟲圖像等數據通過 4G模塊中的SIM卡將信息發送到路由器，路由器通過有線或者無線的方式與遠程終端設備 進行數據的交互。遠程終端設備包括手機、服務器等，手機用于接收測報數據，服務器用于 接收、分析處理數據。遠程終端設備可對害蟲誘捕裝置端發送指令，實現對害蟲誘捕裝置端 的遠程調控。
[0069] 在介紹完上述害蟲誘捕裝置的具體結構后，下面給出了上述提到的第一計數模塊 100、第二計數模塊200和互補融合計數模塊300的一種具體工作方式。
[0070] 優選地，參見下面描述，所述第一計數模塊100，具體用于：
[0071]利用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間 序列的第一害蟲計數結果;其中，所述基于時間序列的第一害蟲計數結果包括:基于時間序 列的將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于 時間序列的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0072] 其中，所述紅外激光傳感器計數裝置利用上述害蟲誘捕裝置中的紅外傳感器監測 單元4傳輸的相關數據獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的第一害蟲計 數結果。例如，當害蟲被高壓電網2擊落后在落入接蟲漏斗3的過程中，紅外激光傳感器獲取 害蟲的信號，并將信號發送給紅外激光傳感器計數裝置，所述紅外激光傳感器計數裝置通 過對接收到的信號進行放大、濾波等技術處理分析獲得害蟲數量、害蟲紅外值(紅外值代表 害蟲的大小信息），并利用紅外激光傳感器計數裝置中存儲的基于紅外傳感器的害蟲識別 模型對害蟲進行計數和識別。
[0073] 其中，紅外激光傳感器計數裝置中基于紅外傳感器的害蟲識別模型構建方法如 下:應用紅外傳感器監測單元進行建模害蟲樣本的測試，獲取害蟲的數量和紅外值，基于平 均值與分布頻率相結合的方法進行每種害蟲紅外閾值的確定。根據實際需求，設定害蟲紅 外值的分布頻率范圍，如80%或90%等;計算每種害蟲的平均值，接著以平均值為中心，將 平均值左右兩側的分布頻率值對稱逐步進行累加，當分布頻率的累計值接近設定值，則將 中心值兩側將要累加的分布頻率值進行比較，將分布頻率高的值先進行累加，若達到設定 值，則停止累加。最后將分布頻率累加范圍的紅外值作為每種害蟲的紅外閾值。通過紅外閾 值的確定，構建了基于紅外傳感器的害蟲識別模型。
[0074] 參見圖3所示，紅外激光傳感器計數裝置將待識別害蟲應用紅外傳感器監測單元 進行測試，獲取害蟲數量、害蟲紅外值，應用所構建的識別模型進行害蟲種類的識別。在害 蟲為性誘的前提下，將害蟲分為靶標害蟲和干擾物兩大類，并將害蟲識別計數結果以及對 應的時間信息存入數據庫中。
[0075]在介紹完上述第一計數模塊100的具體工作方式后，下面給出了所述第二計數模 塊200的具體工作方式。
[0076]優選地，所述第二計數模塊200具體用于：
[0077]利用機器視覺計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的 第二害蟲計數結果;其中，所述基于時間序列的第二害蟲計數結果包括:基于時間序列的將 進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲、非靶標害蟲和干擾物的計數結果以及 基于時間序列的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0078]其中，機器視覺計數裝置利用上述害蟲誘捕裝置中的圖像采集單元5傳輸的相關 圖像數據獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的第二害蟲計數結果。例 如，當害蟲被高壓電網2擊落后通過接蟲漏斗3落到害蟲載物臺6之后，圖像采集單元對落到 害蟲載物臺6上的害蟲進行圖像采集，并將采集的圖像信息發送給機器視覺計數裝置，機器 視覺計數裝置利于預先構建的預測模型對接收到的圖像進行處理，獲得害蟲識別和計數結 果。
[0079] 其中，機器視覺計數裝置中的預測模型的構建步驟如下:應用機器視覺獲取建模 害蟲樣本圖像，經圖像預處理后提取害蟲形態、顏色、紋理特征，應用支持向量機(Support Vector Machine，SVM)分類器進行分類，構建基于支持向量機的祀標害蟲識別模型。待檢測 害蟲經圖像采集單元5獲取害蟲圖像后，參見圖4所示，機器視覺計數裝置對圖像進行預處 理提取害蟲特征提取，并將所提取的特征輸入所述預測模型中進行預測，若為靶標害蟲，則 計數值增加1，計數結果以及對應的時間信息存入系統數據庫中，若為其它物質則剔除不計 數。
[0080] 在介紹完上述第一計數模塊100和第二計數模塊200的具體工作方式后，下面給出 了上述互補融合計數模塊300的具體工作方式。
[0081] 優選地，參見圖5，所述互補融合計數模塊300，進一步包括:第一獲取單元301、第 二獲取單元302、第三獲取單元303和確定單元304;
[0082]所述第一獲取單元301，用于根據第一害蟲計數結果以及第二害蟲計數結果，獲取 當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為 靶標害蟲的識別結果一致時，第一害蟲計數結果或第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝 置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I?;
[0083]所述第二獲取單元302,用于獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將 進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結 果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果Ir、第二害蟲計數結 果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I?、第一害蟲計數結 果中將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIr、第二害蟲計數結果中將已 識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CI m，以及第一害蟲計數結果和第二害蟲 計數結果中同時將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIrm;
[0084]所述第三獲取單元303,用于根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系 數Wr以及根據IjPCIm獲取第二害蟲技術結果的準確率權重系數Wm，并根據獲取的準確率權 重系數^和^分別計算當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內 的落入物(包括待識別害蟲、已識別出的干擾物)識別為靶標害蟲的識別結果不一致時（即 兩次識別之和(第一次是將待識別害蟲識別為靶標害蟲，第二次是將已識別出的干擾物識 別為靶標害蟲）的得到的識別結果不一致時），第一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害 蟲的數量IraW及第二害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量ima;
[0085] 其中，根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系數Wr以及根據1?和(：1?獲 取弟-·害蟲技術結果的準確率權重系數Wm，包括： I.
[0086] wr K
[0087] · ?
[0088] 具體地，根據獲取的準確率權重系數Wr和^分別計算當第一害蟲計數結果和第二 害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的落入物識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第 一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量I ra以及第二害蟲計數結果中識別出的 正確的祀標害蟲的數量Ima，包括：
[0089] TIr=Ir+CIr-CIrm
[0090] Ira = TIr X Wr；
[0091] TIm=Im+CIm-CIrm
[0092] Ima = TImXwm;
[0093] 其中，TIr為在第一計數模塊和第二計數模塊識別結果不一致的數據中，第一計數 模塊所識別的靶標害蟲數量，TIm為在第一計數模塊和第二計數模塊識別結果不一致的數 據中，第二計數模塊所識別的靶標害蟲數量；
[0094] 所述確定單元304,用于確定所述誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數結 果為:Ia - Irm+CIrm+Ira+Ima。
[0095] 進一步地，當測試害蟲的總數量為I時，基于本實施例提供的紅外傳感器和機器視 覺融合的靶標害蟲識別準確率Rt的計算公式為：
[0096] Rt $ X :!.〇〇% ·
[0097] 相對于單獨基于紅外傳感器的靶標害蟲的識別準確率Rr的計算公式 心-(kf k) X 〇%以及單獨基于紅外傳感器的靶標害蟲的識別準確率Rm的計算公式 Rm = (mP)X iOG%來說，本實施例的靶標害蟲識別準確率Rt要高很多。
[0098] 從上面描述可知，本實施例所述第一計數模塊屬于基于紅外傳感器的計數模塊， 第二計數模塊屬于基于機器視覺的計數模塊，互補融合計數模塊屬于基于紅外傳感器和機 器視覺融合的計數模塊，其實現雙傳感器融合的害蟲計數。其中，基于時間戳將紅外傳感 器、圖像識別結果進行相互比較搜索出不一樣的計數時間序列，若兩種計數結果一致，則 將靶標害蟲的數量增加1，若不一致進行融合計數。通過獲取每種傳感器的權重系數，在若 不一致的識別結果中計算出每種傳感器的正確識別數量，通過互補融合獲取靶標害蟲的總 數量。雙傳感器融合計數突破了現有研究僅采用紅外傳感器或圖像進行監測計數的局限 性，通過融合計數能有效去除干擾物所造成的錯誤識別，又能充分體現紅外傳感器和機器 視覺取長補短的效果，有助于提高性誘捕靶標害蟲識別計數的準確率。
[0099] 參見圖6,本實施例提供的害蟲識別計數系統的運行流程如圖6所示。具體地，基于 紅外傳感器和機器視覺融合的害蟲計數方法的步驟如下：
[0100] 紅外傳感器根據監測物體的大小進行識別，害蟲經過紅外傳感器被識別分為2類， 位于閾值范圍內的為靶標害蟲，位于閾值范圍之外的為干擾物;干擾物經紅外傳感器識別 也分為2類，位于閾值范圍內的為靶標害蟲，閾值范圍之外的為干擾物，干擾物被識別為靶 標害蟲，導致害蟲計數結果增加，影響害蟲計數準確率。
[0101] 基于機器視覺的所獲取的圖像應用基于支持向量機進行識別。害蟲經支持向量機 識別被分為三大類，即靶標害蟲、非靶標害蟲、干擾物。干擾物經過支持向量機識別也被分 為靶標害蟲、非靶標害蟲、干擾物三大類。
[0102] 假設，測試害蟲的總數量記為I，統計害蟲與干擾物的紅外傳感器、機器視覺識別 結果，將紅外傳感器、機器視覺對害蟲的識別結果一致且為靶標數量的數量記為I rm;在紅外 傳感器、機器視覺對害蟲識別結果不一致的數據中，紅外傳感器正確識別的靶標害蟲數量 記為I r，機器視覺正確識別的靶標害蟲數量記為Im。在干擾物識別方面，紅外傳感器將干擾 物識別為靶標害蟲的數量記為CI r。機器視覺將干擾物識別為靶標害蟲的數量記為CIm，紅外 傳感器、機器視覺同時將干擾物識別為靶標害蟲的數量為CI rm。
[0103] 在對落入物進行識別的時候，紅外傳感器和機器視覺獨立對害蟲、干擾物進行識 另IJ、計數，紅外傳感器、機器視覺各自擁有正確率。根據紅外傳感器和機器視覺對落入物的 獨立識別的特點，本發明對每個傳感器的獨立進行權重系數的計算，以估計每個傳感器對 落入物識別的正確率。
[0104] 紅外傳感器權重系數Wr的計算公式為：
[0105] rr- .
[0106] 機器視覺權重系數^的計算為：
[0107] ~5 - QCW .
[0108] 在紅外傳感器、機器視覺識別結果不一致的數據中，紅外傳感器所識別的靶標害 蟲數量為TIr，紅外傳感器所識別的正確靶標害蟲數量I ra的計算公式為：
[0109] TIr=Ir+GIr-GIrm
[0110] Ira = TI r X Wr ；
[0111] 在紅外傳感器、機器視覺識別結果不一致的數據中，機器視覺所識別的靶標害蟲 數量為TIm，機器視覺所識別的正確靶標害蟲數量I ma的計算公式為：
[0112] TIm=Im+CIm-CIrm
[0113] Ima = TImXWm;
[0114] 當監測裝置將紅外傳感器、機器視覺同時將害蟲或干擾物識別為靶標害蟲時，靶 標害蟲的數量則累加1，兩種傳感器同時將測試物體識別為靶標害蟲的數量I sa的計算公式 為：
[0115] Isa-Irm+CIrm;
[0116] 紅外傳感器、機器視覺所識別出的靶標害蟲總數量Ia計算公式為：
[0117] Ia= Isa+Ira+Ima ;
[0118] 紅外傳感器和機器視覺融合的靶標害蟲識別準確率Rt的計算公式為：
[0119] R5. γ x ^00% . .5
[0120] 而單獨基于紅外傳感器的靶標害蟲（如梨小食心蟲）的識別準確率Rr的計算公式 為：
[0121 ] Rf':::(上V. :) 乂 卿匕 5
[0122] 以及單獨基于紅外傳感器的靶標害蟲（如梨小食心蟲）的識別準確率1的計算公 式為：
[0123] R-π? X !〇〇% , ' .，：
[0124] 本實施例提供的基于紅外傳感器、機器視覺融合的害蟲識別計數系統，實現雙傳 感器融合的害蟲計數。其中，基于時間戳將紅外傳感器、圖像識別結果進行相互比較搜索出 不一樣的計數時間序列，若兩種計數結果一致，則將靶標害蟲的數量增加1，若不一致進行 融合計數。通過獲取每種傳感器的權重系數，在若不一致的識別結果中計算出每種傳感器 的正確識別數量，通過互補融合獲取靶標害蟲的總數量。雙傳感器融合計數突破了現有研 究僅采用紅外傳感器或圖像進行監測計數的局限性，通過融合計數能有效去除干擾物所造 成的錯誤識別，又能充分體現紅外傳感器和機器視覺取長補短的效果，有助于提高性誘捕 靶標害蟲識別計數的準確率。
[0125] 本發明第二個實施例提供了一種害蟲識別計數方法，圖7示出了本發明第二個實 施例提供的害蟲識別計數方法的流程示意圖。參見圖7,所述害蟲識別計數方法，包括如下 步驟：
[0126] 步驟101:采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的 第一害蟲計數信息。
[0127] 本步驟101，優選地，包括以下內容：
[0128] 利用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間 序列的第一害蟲計數結果;其中，所述基于時間序列的第一害蟲計數結果包括:基于時間 序列的將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基 于時間序列的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0129] 步驟102 :采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第 二害蟲計數信息。
[0130] 本步驟102,優選地，包括以下內容：
[0131] 利用機器視覺計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的 第二害蟲計數結果;其中，所述基于時間序列的第二害蟲計數結果包括:基于時間序列的將 進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲、非靶標害蟲和干擾物的計數結果以及 基于時間序列的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。
[0132] 步驟103:根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息確定所述害蟲 誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息。
[0133] 本步驟103,優選地，包括以下內容：
[0134] 根據第一害蟲計數結果以及第二害蟲計數結果，獲取當第一害蟲計數結果和第二 害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果一致時， 第一害蟲計數結果或第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶 標害蟲的計數結果Irm;
[0135] 獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識 別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內 的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I r、第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內 的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果Im、第一害蟲計數結果中將已識別出的干擾物重 新識別為靶標害蟲的計數結果CIr、第二害蟲計數結果中將已識別出的干擾物重新識別為 靶標害蟲的計數結果CI m，以及第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中同時將已識別出 的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIrm;
[0136] 根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系數Wr以及根據IjPCI m獲取第 二害蟲技術結果的準確率權重系數Wm，并根據獲取的準確率權重系數WjPwm分別計算當第 一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的落入物識別為靶標害蟲 的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量I ra以及第二害 蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量Ima;
[0137] 確定所述誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數結果為：Ia=Irm+CIrm+Ira+ Ima 〇
[0138] 優選地，所述害蟲誘捕裝置，包括:誘捕室、高壓電網、接蟲漏斗、紅外傳感器監測 單元、圖像采集單元和害蟲載物臺；
[0139] 所述誘捕室位于害蟲誘捕裝置的上部，所述高壓電網位于所述誘捕室內，所述接 蟲漏斗位于所述高壓電網的下方；
[0140] 所述紅外傳感器監測單元包括:紅外激光傳感器、光電探測器、電路板和落蟲管； 所述紅外激光傳感器、所述光電探測器與所述電路板相連，所述落蟲管與所述接蟲漏斗的 下部通道相連，落入物經過紅外激光傳感器，紅外激光傳感器對落入物進行識別及計數，同 時觸發所述圖像采集單元進行圖像采集，以建立紅外傳感器監測單元與圖像采集單元對應 的時間圖像序列；
[0141]其中，所述害蟲載物臺位于接蟲漏斗的下方，所述圖像采集單元的位置與所述害 蟲載物臺相對應。
[0142] 本實施例所述的害蟲識別計數方法和上述實施例所述的害蟲識別計數系統的工 作原理和技術效果類似，此處不再詳述。
[0143] 以上實施例僅用于說明本發明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例 對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施 例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換;而這些修改或替 換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和范圍。
【主權項】
1. 一種害蟲識別計數系統，其特征在于，包括： 第一計數模塊，用于采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間 內的第一害蟲計數信息； 第二計數模塊，用于采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區間內 的第二害蟲計數信息； 互補融合計數模塊，用于根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息確定 所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息。2. 根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述第一計數模塊，具體用于： 利用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列 的第一害蟲計數結果； 其中，所述基于時間序列的第一害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲誘捕 裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間序列的將已識別 出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。3. 根據權利要求2所述的系統，其特征在于，所述第二計數模塊，具體用于： 利用機器視覺計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的第二 害蟲計數結果； 其中，所述基于時間序列的第二害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲誘捕 裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲、非靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間序列 的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。4. 根據權利要求3所述的系統，其特征在于，所述互補融合計數模塊，進一步包括:第一 獲取單元、第二獲取單元、第三獲取單元和確定單元； 所述第一獲取單元，用于根據第一害蟲計數結果以及第二害蟲計數結果，獲取當第一 害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害 蟲的識別結果一致時，第一害蟲計數結果或第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的 待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I?; 所述第二獲取單元，用于獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲 誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中將進 入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果I r、第二害蟲計數結果中將進 入害蟲誘捕裝置內的待識別物害蟲別為靶標害蟲的計數結果Im、第一害蟲計數結果中將已 識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CI r、第二害蟲計數結果中將已識別出的 干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIm，以及第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果 中同時將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CI rm; 所述第三獲取單元，用于根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系數Wr以及 根據IjPCIm獲取第二害蟲技術結果的準確率權重系數，并根據獲取的準確率權重系數Wr 和^分別計算當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的落入 物識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的 數量1^以及第二害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量I ma; 所述確定單元，用于確定所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數結果 ： la - Irm+CIrm+Ira+Ima〇5. 根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述害蟲誘捕裝置，包括:誘捕室、高壓電 網、接蟲漏斗、紅外傳感器監測單元、圖像采集單元和害蟲載物臺； 所述誘捕室位于害蟲誘捕裝置的上部，所述高壓電網位于所述誘捕室內，所述接蟲漏 斗位于所述高壓電網的下方； 所述紅外傳感器監測單元包括:紅外激光傳感器、光電探測器、電路板和落蟲管；所述 紅外激光傳感器、所述光電探測器與所述電路板相連，所述落蟲管與所述接蟲漏斗的下部 通道相連，落入物經過紅外激光傳感器，紅外激光傳感器對落入物進行識別及計數，同時觸 發所述圖像采集單元進行圖像采集，以建立紅外傳感器監測單元與圖像采集單元對應的時 間圖像序列； 其中，所述害蟲載物臺位于接蟲漏斗的下方，所述圖像采集單元的位置與所述害蟲載 物臺相對應。6. -種害蟲識別計數方法，其特征在于，包括： 采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第一害蟲計數 信息； 采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第二害蟲計數信 息； 根據所述第一害蟲計數信息以及所述第二害蟲計數信息確定所述害蟲誘捕裝置在所 述預設時間區間內的害蟲計數信息。7. 根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用紅外激光傳感器計數裝置獲取害 蟲誘捕裝置在預設時間區間內的第一害蟲計數信息，具體包括： 利用紅外激光傳感器計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列 的第一害蟲計數結果； 其中，所述基于時間序列的第一害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲誘捕 裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間序列的將已識別 出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。8. 根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述采用機器視覺計數裝置獲取所述害蟲 誘捕裝置在預設時間區間內的第二害蟲計數信息，具體包括： 利用機器視覺計數裝置獲取害蟲誘捕裝置在預設時間區間內的基于時間序列的第二 害蟲計數結果； 其中，所述基于時間序列的第二害蟲計數結果包括:基于時間序列的將進入害蟲誘捕 裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲、非靶標害蟲和干擾物的計數結果以及基于時間序列 的將已識別出的干擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果。9. 根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一害蟲計數信息以及所述 第二害蟲計數信息確定所述害蟲誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數信息，具體包 括： 根據第一害蟲計數結果以及第二害蟲計數結果，獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲 計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害蟲的識別結果一致時，第一 害蟲計數結果或第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害蟲識別為靶標害 蟲的計數結果I?; 獲取當第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待識別害 蟲識別為靶標害蟲的識別結果不一致時，第一害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待 識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果Ir、第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的待 識別害蟲識別為靶標害蟲的計數結果Im、第一害蟲計數結果中將已識別出的干擾物重新識 別為靶標害蟲的計數結果CIr、第二害蟲計數結果中將已識別出的干擾物重新識別為靶標 害蟲的計數結果CI m，以及第一害蟲計數結果和第二害蟲計數結果中同時將已識別出的干 擾物重新識別為靶標害蟲的計數結果CIrm; 根據Ir和CIr獲取第一害蟲計數結果的準確率權重系數Wr以及根據Im和CIm獲取第二害 蟲技術結果的準確率權重系數^，并根據獲取的準確率權重系數^和^分別計算當第一害 蟲計數結果和第二害蟲計數結果中將進入害蟲誘捕裝置內的落入物識別為靶標害蟲的識 別結果不一致時，第一害蟲計數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量1^以及第二害蟲計 數結果中識別出的正確的靶標害蟲的數量i ma; 確定所述誘捕裝置在所述預設時間區間內的害蟲計數結果為:Ia= Irm+CIm+Ira+Ima。10.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述害蟲誘捕裝置，包括:誘捕室、高壓電 網、接蟲漏斗、紅外傳感器監測單元、圖像采集單元和害蟲載物臺； 所述誘捕室位于害蟲誘捕裝置的上部，所述高壓電網位于所述誘捕室內，所述接蟲漏 斗位于所述高壓電網的下方； 所述紅外傳感器監測單元包括:紅外激光傳感器、光電探測器、電路板和落蟲管；所述 紅外激光傳感器、所述光電探測器與所述電路板相連，所述落蟲管與所述接蟲漏斗的下部 通道相連，落入物經過紅外激光傳感器，紅外激光傳感器對落入物進行識別及計數，同時觸 發所述圖像采集單元進行圖像采集，以建立紅外傳感器監測單元與圖像采集單元對應的時 間圖像序列； 其中，所述害蟲載物臺位于接蟲漏斗的下方，所述圖像采集單元的位置與所述害蟲載 物臺相對應。
【文檔編號】G06M1/272GK105938571SQ201610245162
【公開日】2016年9月14日
【申請日】2016年4月19日
【發明人】陳梅香, 李文勇, 董大明, 矯雷子, 杜曉偉, 孫傳恒, 田冉, 張睿珂, 李明, 楊信廷
【申請人】北京農業信息技術研究中心