[发明专利]一种黄板上常见蔬菜昆虫的自动识别方法

说明书

技术领域

本发明主要涉及到昆虫研究中昆虫识别方法的领域，特指一种黄板上常见蔬菜昆虫的自动识别方法。

背景技术   

目前，在蔬菜大棚上，黄板越来越普遍地应用于监测和防治害虫。黄板能吸引多种昆虫，包括害虫和天敌，因此识别黄板上昆虫的种类是农户通常面临的一个棘手问题。识别错误就会采取错误的防治措施，导致生产成本增加，农产品减产，农药残留上升。

判断黄板上昆虫的种类，现有的方法之一为：农户会请昆虫学相关技术人员对黄板上的昆虫进行识别，可是昆虫学相关技术人员往往住在农业局、植保站及农林高校和科研单位，该途径会耽误农户的时间，花费不少的差旅费及相关费用。现有的方法之二：农户通过翻阅图书及网上查询来判断黄板上昆虫的种类，该方法需要农户具备一定的文化能力，需要具备图书资料或者上网条件，且要花费较长的时间。现有技术中，类似的昆虫图像自动识别技术有蝴蝶自动鉴定的方法及系统，但是该方法并不具有通用性。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理简单、操作简便、能自动对黄板上常见蔬菜昆虫进行识别的方法。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案。

一种黄板上常见蔬菜昆虫的自动识别方法，其步骤为：

（1）图像采集、处理及昆虫图像提取：采集蔬菜地黄板上昆虫图像；调整昆虫图像的分辨率；并使目标昆虫图像的头部都朝上；然后，对昆虫图像区域进行剪切；完成昆虫图像的提取；

（2）昆虫图像特征数值计算：计算昆虫图像的面积、矩形度和伸长度；

（3）昆虫身体深色部位的图像提取并对该图像特征数值进行计算：计算深色部位面积（昆虫身体深色部位像素点数量）、矩形度、深色部位轮廓凹凸数量；

（4）昆虫类别识别：根据步骤（2）和步骤（3）得到的数据进行比对，判断出昆虫的类别。

作为本发明的进一步改进，所述步骤（4）的具体内容为：

a.当深色部位面积为零，昆虫图像伸长度小于2时，显示昆虫名为“粉虱”；

b.当深色部位面积为零，昆虫图像伸长度大于2.3时，显示昆虫名为“叶蝉”； 

c. 当深色部位轮廓凸出数量为4~10时，显示昆虫名为“寄生蜂”；

d.当深色部位矩形度在5~20之间时，显示昆虫名为“蛾类”；

e.当昆虫图像矩形度与深色部位矩形度相减小于6，昆虫图像面积的对数在7～9之间，深色部位面积的对数在4.5～7之间时，显示昆虫名为“蚜虫”；

f.当昆虫图像面积的对数在6.1～8.2之间，昆虫深色部位面积的对数在3～6.7之间，昆虫图像矩形度和深色部位矩形度在25～55之间，且深色部位矩形度大于昆虫图像矩形度时，显示昆虫名为“蚊子”；

g.当昆虫图像面积的对数在8～12之间，昆虫图像和深色部位两者的面积的对数相减小于2，昆虫图像矩形度与深色部位矩形度之比在1.7～2.3之间时，显示昆虫名为“食蚜蝇”；

h.当昆虫图像面积的对数和深色部位面积的对数相减小于7，且昆虫图像矩形度和深色部位矩形度在61～90之间，显示昆虫名为“叶甲”；

i.当数值不符合上述所有条件时，显示昆虫名为无法识别。

作为本发明的进一步改进，所述步骤（1）中进行昆虫图像提取时，先将黄板的黄色变白、再变黑，而其他颜色不变，把昆虫图像和其他背景区域分开，这样昆虫图像被提取出来。

作为本发明的进一步改进，所述步骤（3）中进行昆虫身体深色部位的图像提取时，先将图像变灰，调节灰度阈值，将昆虫身体深色部位图像提取出来。

与现有技术相比，本发明的优点就在于：

1、本发明的黄板上常见蔬菜昆虫的自动识别方法，原理简单、操作简便迅速；利用本方法识别黄板上蔬菜昆虫种类，从图像采集到得到结果可以在半小时内完成。

2、本发明在应用后能够节省费用、降低识别作业的实际成本。本方法利用的设备是普通的数码相机和电脑，耗能不到1度电，费用可以忽略不计。 

3、本发明的方法容易掌握、易推广，绝大多数的人可以在半小时之内独自阅读本方法使用说明掌握本方法。

附图说明

图1是本发明在具体实施例中的流程示意图。

图2是本发明在具体实施例中对图片进行旋转的流程示意图。

图3是本发明在具体实施例中剪切目标昆虫图像区域的流程示意图。

图4是本发明在具体实施例中对昆虫图像进行提取的流程示意图。