[实用新型]一种基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统有效

专利信息
申请号: 201821645348.6 申请日: 2018-10-10
公开(公告)号: CN209000032U 公开(公告)日: 2019-06-18
发明(设计)人: 王振;方志东;李玉彬 申请(专利权)人: 西京学院
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 西安智大知识产权代理事务所 61215 代理人: 贺建斌
地址: 710123 *** 国省代码: 陕西;61
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 远端 主控平台 双向连接 自动识别系统 调制解调器 计算机视觉 输入/输出 大田害虫 害虫图像 输出连接 虫害 模式识别技术 本实用新型 经纬度信息 分类识别 人工操作 自动捕捉 准确度 传输 地理位置 大田 图像
【说明书】:

一种基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统,包括远端平台和主控平台,其中远端平台包括远端平台PC机,远端平台PC机的第一输入和GPS模块的输出连接,远端平台PC机的第二输入/输出和CMOS摄像机双向连接,远端平台PC机的第三输入/输出和3G上网卡双向连接;主控平台包括主控平台PC机和与之双向连接的调制解调器,调制解调器的输入和3G上网卡的输出连接;本实用新型无需人工操作,通过CMOS摄像机可以自动捕捉大田内虫害图像,使用GPS模块详细定位发生虫害的地理位置,实时将害虫图像和经纬度信息传输到远端平台PC机;主控平台PC机采用模式识别技术对传输的害虫图像进行分类识别,提高了识别的准确度。

技术领域

本实用新型涉及农业病虫害识别技术领域,特别涉及一种基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统。

背景技术

农业害虫是影响农作物产量与质量的重要因素之一,农田害虫的监测和预报是农业防灾减灾的重要工作。若监测预报及时,可以减少农药使用、避免遭受重大损失。对虫害进行监测和预报的前提是可以准确的鉴别害虫的种类。目前对害虫的识别主要依靠传统人力,费时费力且准确率较低。

发明内容

为了解决上述现技术的缺点,本实用新型的目的在于提供一种基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统,利用计算机视觉和模式识别技术,无需人工操作即可自动识别出虫害类型,为农业虫害的监测与预警提供指导意义。

为了达到上述目的,本实用新型采取的技术方案为:

一种基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统,包括远端平台和主控平台,其中远端平台包括远端平台PC机4,远端平台PC机4的第一输入和GPS模块3的输出连接,远端平台PC机4的第二输入/输出和CMOS摄像机1双向连接,远端平台PC机4的第三输入/输出和3G上网卡2双向连接;主控平台包括主控平台PC机6和与之双向连接的调制解调器5,调制解调器5的输入和3G上网卡2的输出连接。

所述的CMOS摄像机1采用200万像素的MV-VP200HC工业摄像机。

所述的GPS模块3采用北斗s1216双模定位模块。

所述的远端平台PC机4和主控平台PC机6采用Window7操作系统,运行内存为2G,硬盘内存为500G。

本实用新型的有益效果为:

本实用新型无需人工操作,通过CMOS摄像机1可以自动捕捉大田内虫害图像,使用GPS模块3详细定位发生虫害的地理位置,实时将害虫图像和经纬度信息传输到远端平台PC机4;主控平台PC机6采用模式识别技术对传输的害虫图像进行分类识别,提高了识别的准确度。

附图说明

图1是本实用新型的结构框图。

图2是本实用新型的识别流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本实用新型的工作原理作详细叙述

参照图1,一种基于计算机视觉的大田害虫远程自动识别系统,包括远端平台和主控平台,其中远端平台包括远端平台PC机4,远端平台PC机4的第一输入和GPS模块3的输出连接,远端平台PC机4的第二输入/输出和CMOS摄像机1双向连接,远端平台PC机4的第三输入/输出和3G上网卡2双向连接;主控平台包括主控平台PC机6和与之双向连接的调制解调器5,调制解调器5的输入和3G上网卡2的输出连接;CMOS摄像机1将采集到的图像传输到远端平台PC机4,GPS模块3将采集的经度和纬度信息传输到远端平台PC机4;远端平台PC机4将图像信息和经纬度信息通过3G上网卡2传输到调制解调器5,调制解调器5将图像解压后传输到主控平台PC机6,主控平台PC机6对远端平台PC机4传输的图像进行分类识别,得出识别结果。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西京学院,未经西京学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201821645348.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top