[发明专利]基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法

权利要求书

1.基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用光谱辐射仪采集光谱图像信息，然后把采集到的光谱图像数据由asd文件转换成txt文件；

S2、对光谱图像信息进行数据处理，包括数据获取、数据处理、数据分析以及数据验证；

S3、用数字图像处理技术提取红火蚁蚁巢特征参数，建立HSV彩色空间模型，根据H分量的值，判断是否为红火蚁蚁巢土。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，所述步骤S1利用ViewSpecPro软件把采集到的光谱图像数据由asd文件转换成txt文件。

3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，步骤S2所述数据获取过程为：

选择红火蚁蚁巢土、草以及普通土3种地物进行试验，每种地物选取8处，每处分别测量3个不同的点，共测到72个样本点，利用光谱辐射仪进行光谱测量；将每种地物的24个样本点光谱反射率进行平均，求得每种地物的光谱反射率值。

4.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，步骤S2所述数据处理过程为：

一阶微分、对数变换以及对数变换后进行一阶微分。

5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，步骤S2所述数据分析过程为：进行原始光谱曲线分析、光谱一阶微分分析、光谱对数变换曲线分析和光谱对数变换后一阶微分曲线分析。

6.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，步骤S2所述数据验证采用欧氏距离法进行检验。

7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术对红火蚁巢的检测识别方法，其特征在于，步骤S3中，当HSV彩色空间模型的色调通道的平均值H＜30时，判定为红火蚁蚁巢土。