[实用新型]昆虫图像侦测系统有效
申请号: | 201020579519.7 | 申请日: | 2010-10-26 |
公开(公告)号: | CN201876261U | 公开(公告)日: | 2011-06-22 |
发明(设计)人: | 娄定风;邓雷;陈枝楠;陈志粦;叶汶华;周磊 | 申请(专利权)人: | 娄定风;邓雷 |
主分类号: | G01C11/36 | 分类号: | G01C11/36 |
代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所 44268 | 代理人: | 杨宏;刘新年 |
地址: | 518045 广东省深*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 昆虫 图像 侦测 系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及机器视觉技术领域,特别涉及一种昆虫图像侦测系统。
背景技术
近年来,生物入侵造成的危害已引起了国家的重视。根据国家环保总局公布的资料,每年我国由于生物入侵造成的直接经济损失高达574亿元,这还不包括由此造成的生态环境损失。
在我国已经入侵的生物中,害虫引发的经济损失相当严重。据保守估计,湿地松粉蚧、松突圆蚧、美国白蛾、松干蚧等森林入侵害虫的危害已非常严重,在我国每年危害的面积已达150万公顷以上。椰心叶甲染虫区面积有662万亩,稻水象甲为害水稻面积已达33万公顷。
在我国,美洲斑潜蝇每年造成经济损失估计达4.5亿元,马铃薯甲虫每年造成的经济损失约为1.3亿元,我国仅对美洲斑潜蝇一项的防治费用,就需4.5亿元,可见害虫给带来了巨大的经营损失。
口岸检疫是防止害虫入侵的重要一环,传统的检疫方法主要采用肉眼观察来查找害虫,这种方法受到环境条件、注意力范围、视觉疲劳、人体活动范围、查验经验等因素影响,经常漏检而造成害虫传入。
从统计资料看,目前现场害虫检出批次占所有检疫批次的比例并不高,而从上述害虫侵害的数据来看,实际的货物带虫率应该远大于这些截获数据。上述害虫大举入侵为害的事实已证明漏检的确存在,而且造成的后果很严重。
因而现有害虫侦测技术还有待改进和提高。
实用新型内容
鉴于上述现有技术的不足之处,本实用新型的目的在于提供一种昆虫图像侦测系统,能提高害虫的检出率。
为了达到上述目的,本实用新型采取了以下技术方案:
一种昆虫图像侦测系统,其中,包括:用于采集视频图像的图像采集装置;用于将所述视频图像进行处理、分析,并根据分析结果对昆虫、昆虫踪迹及疑似物的区域进行标记的图像处理装置;所述图像采集装置与图像处理装置连接。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述图像采集装置采用可变焦距的探测头。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述图像处理装置内设置有用于控制所述探测头变焦,调节探测头的焦距或者调节探测头的仰俯角度和方向的控制模块。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述探测头为球形或者半球形探测头。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,还包括用于显示图像处理装置输出的视频图像的观察目镜,所述观察目镜与图像处理装置连接。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,图像采集装置包括探测头、探测杆和手柄,所述探测杆的一端与探测头连接,另一端与手柄连接。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述手柄内设置有蓝牙鼠标。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述探测杆上设置有用于防止探测头抖动的支撑杆。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述探测头上设置有摄像头、照明灯和调节照明灯亮度的亮度调节开关。
所述的昆虫图像侦测系统,其中,所述探测杆采用拉杆式探测杆和连接式探测杆。
本实用新型提供的昆虫图像侦测系统,采用了图像采集装置采集视频图像,图像处理装置对视频图像进行处理、分析,并根据分析结果得出有昆虫图像、疑似昆虫标记的视频图像,大大提高了昆虫的检出率,降低了昆虫漏检率,同时降低了查验人员的劳动强度。
附图说明
图1为本实用新型提供的昆虫图像侦测系统的结构框图;
图2为本实用新型提供的第一较佳实施例的昆虫图像侦测系统的结构示意图;
图3为本实用新型提供的第一较佳实施例的昆虫图像侦测系统侦测昆虫的方法流程图;
图4为本实用新型提供的第二较佳实施例的昆虫图像侦测系统的结构框图;
图5为本实用新型提供的第二较佳实施例的图像采集装置的结构示意图;
图6为本实用新型提供的第二较佳实施例的探测头的结构示意图;
图7为本实用新型提供的第二较佳实施例的昆虫图像侦测系统侦测昆虫的方法流程图。
具体实施方式
本实用新型提供一种昆虫图像侦测系统,为使本实用新型的目的、技术方案及效果更加清楚、明确,以下参照附图并举实例对本实用新型进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本实用新型,并不用于限定本实用新型。
本实用新型提供的昆虫图像侦测系统,其包括图像采集装置100和图像处理装置200。所述图像采集装置100用于采集探测区域的视频图像,图像处理装置200内设置有图像处理模块用于将图像采集装置的视频图像进行处理、分析,并根据分析结果,在视频图像中对昆虫、昆虫踪迹及疑似物的区域进行标记,并输出带标记区域的视频图像。
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