[发明专利]一种东亚飞蝗龄期识别方法及装置

说明书

本发明提供一种东亚飞蝗龄期识别方法及装置，所述方法包括：S1，基于预先构建的蝗虫种类识别模型对待识别蝗虫图像进行识别；S2，若根据识别结果获知所述待识别蝗虫图像的种类为东亚飞蝗，则基于预先构建的东亚飞蝗龄期识别模型对所述待识别蝗虫图像进行识别，获取所述待识别蝗虫图像对应的龄期。本发明实现对东亚飞蝗龄期的自动识别，不需要人为操作，且识别的精度更高。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，更具体地，涉及一种东亚飞蝗龄期识别方法及装置。

背景技术

蝗虫，俗称“蚂蚱”，主要包括飞蝗和土蝗，危害禾本科植物。在我国，飞蝗有东亚飞蝗、亚洲飞蝗和西藏飞蝗3种。其中，东亚飞蝗在我国分布范围最广，危害最严重，是造成我国蝗虫灾害最主要的飞蝗种类。

为减轻蝗虫灾害给农业造成的损失，应提前预防，积极发展和改善检测预警技术水平，使相关人员能够在蝗虫灾害发生前快速、准确地得到预警信息，尽早采取措施降低蝗虫造成的危害。蝗虫在较小时危害较小，且比较容易控制。因此，识别蝗虫龄期对采取措施决策很重要。

目前，识别蝗虫龄期主要采用人工调查法进行监测。蝗虫龄期的识别一般都是基于身体长短和翅膀特征等形态学上的方法来区分蝗虫龄期。由于蝗虫的生长周期较短，人工调查法需要人工经常进行观察和记录，消耗大量人力和时间。且人工调查法带有较强的主观性，影响蝗虫龄期识别的准确率。

发明内容

为克服上述东亚飞蝗龄期识别需要人工识别，消耗大量人力和时间，且识别准确率不高的问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供了一种东亚飞蝗龄期识别方法及装置。

根据本发明的第一方面，提供一种东亚飞蝗龄期识别方法，包括：

S1，基于预先构建的蝗虫种类识别模型对待识别蝗虫图像进行识别；

S2，若根据识别结果获知所述待识别蝗虫图像的种类为东亚飞蝗，则基于预先构建的东亚飞蝗龄期识别模型对所述待识别蝗虫图像进行识别，获取所述待识别蝗虫图像对应的龄期。

具体地，所述步骤S1之前还包括：

S0，基于卷积神经网络对预先获取的训练样本图像进行深度学习，构建蝗虫种类识别模型和东亚飞蝗龄期识别模型；所述训练样本图像包括东亚飞蝗样本图像和其他种类的蝗虫样本图像。

具体地，所述步骤S0之前还包括：

S011，基于连通区域标记算法对预先获取的各原始蝗虫图像中的蝗虫区域进行标记；

S012，若所述蝗虫区域满足预设条件，则根据标记的所述蝗虫区域的位置和所述蝗虫区域对应的蝗虫类型，基于直线裁剪算法对各所述原始蝗虫图像进行裁剪，获取各训练样本图像；或者，

S013，若所述蝗虫区域不满足预设条件，则对所述蝗虫区域进行调整以使所述蝗虫区域满足预设条件，对调整后的所述蝗虫区域执行所述步骤S012；

所述预设条件为所述蝗虫区域的长与所述蝗虫区域的宽之间的比值为预设常数。

具体地，所述步骤S1之前还包括：

S021，基于卷积神经网络对预先获取的所有训练样本进行深度学习，构建蝗虫目标检测模型；

S022，基于所述蝗虫目标检测模型对目标蝗虫图像进行检测，获取所述目标蝗虫图像中所述蝗虫区域的位置；

S023，根据所述目标蝗虫图像中蝗虫区域的位置，基于直线裁剪算法对所述目标蝗虫图像进行裁剪，获取待识别蝗虫图像。

具体地，所述步骤S012之后或所述步骤S021之前还包括：

对待识别蝗虫图像或各所述训练样本图像进行预处理，所述预处理包括归一化、z-score标准化和白化中的一种或多种。