[发明专利]一种粘虫板图像上小体积害虫检测方法及系统

说明书

本发明提供一种粘虫板图像上小体积害虫检测方法及系统，包括：获取目标图像，目标图像为捕获目标害虫的粘虫板图像；将目标图像输入至训练好的害虫检测识别模型，以确定目标害虫的种类信息和位置信息，训练好的害虫检测识别模型是基于单阶段目标检测算法构建的；通过统计检测出的种类信息和位置信息获取目标害虫的数量信息。本发明提供的粘虫板图像上小体积害虫检测方法及系统，采用针对小体积害虫检测的深度学习模型统计粘虫板图像上目标害虫的数量，利用特征拼接来扩大特征图和增加残差单元的手段，实现对田间粘虫板图像上小体积害虫的自动准确检测，为害虫的种群密度估计提供一种精准的数据采集方法，并对后期害虫防治策略提供数据基础。

技术领域

本发明涉及计算机图像处理技术领域，尤其涉及一种粘虫板图像上小体积害虫检测方法及系统。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，通过图像视觉代替人眼对害虫进行识别计数，可以有效解决人工害虫调查过程存在的不足。针对白粉虱、蓟马等设施农业中常发的害虫，近年来出现了很多基于深度学习的目标检测算法和提升目标检测精度的方法。

目前，利用粘虫板上的目标害虫数量调查作物虫害程度是害虫管理过程中常用的技术手段。有一种方法，通过构建基于多颜色空间融合的害虫识别分类模型，对预先采集的粘虫板图像进行害虫识别分类。此外，还有一种方法，通过使用分水岭算法从背景图像中进行昆虫分割，利用马氏距离法提取昆虫的颜色特征，进行害虫种类的鉴定，并在不同的图像分辨率下评估精度和计算成本。

但以上方法均是基于人工设计的特征进行害虫检测，存在田间应用时鲁棒性弱，尤其是对类似白粉虱、蓟马等小体积害虫检测精度表现一般，在实际应用中存在很大的局限。

发明内容

针对上述现有技术存在鲁棒性弱和精度不足的问题，本发明实施例提供一种粘虫板图像上小体积害虫检测方法及系统。

本发明提供一种粘虫板图像上小体积害虫检测方法，包括：获取目标图像，目标图像为捕获目标害虫的粘虫板图像；将目标图像输入至训练好的害虫检测识别模型，以确定目标害虫的种类信息和位置信息，训练好的害虫检测识别模型是基于单阶段目标检测算法构建的；通过种类信息和位置信息获取目标害虫的数量信息。

根据本发明提供的一种粘虫板图像上小体积害虫检测方法，在将目标图像输入至训练好的害虫检测识别模型，以确定目标害虫的种类信息和位置信息之前，还包括构建待训练的害虫检测识别模型；害虫检测识别模型，至少包括以下单元：CSPDarknet53单元、空间金字塔池化单元、路径聚合网络单元和输出单元。