[发明专利]一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统，涉及大数据、图像识别技术领域，解决了香蕉花叶心腐病人工识别速度慢、专业技术要求高、准确率有待提升的问题，其技术方案要点是：首先通过图像识别技术筛选，初步排除了香蕉花叶心腐病、香蕉条斑病以外的其他香蕉病毒病；再结合数据统计学对以往香蕉花叶心腐病案例特征进行概率统计，计算得到植物图像的图像因素指标，通过权重值计算后筛选排除香蕉条斑病，其识别速度快、准确率高，为香蕉花叶心腐病与其他香蕉病毒病区分防治提供依据。本发明利用大数据和图像识别技术对香蕉花叶心腐病进行智能识别，降低了香蕉病毒病防治投入成本，有利于香蕉大规模推广种植。

技术领域

本发明涉及大数据、图像识别技术领域，更具体地说，它涉及一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统。

背景技术

国内外研究表明，黄瓜花叶病毒(Cucumber mosaic virus,CMV)能侵染包括单子叶、双子叶植物在内的1000多种植物，也是很多农作物和观赏植物的重要毁灭性病原之一。黄瓜花叶病毒是雀麦花叶病毒科(Bromovirus)黄瓜花叶病毒属(Cucumovirus)的代表性成员，为单链正义RNA(+ssRNA)病毒。CMV病毒粒子呈正二十面体，直径大小为28-30nm，分子量约为5.4×10⁶，其中RNA和蛋白成分分别占18％和82％。根据血清学和基因组序列差异可将CMV株系划分为2个亚组，即亚组I和亚组II。

香蕉花叶心腐病是香蕉重要病毒病害之一，其病原也为黄瓜花叶病毒(CMV)，属于亚组I。感染CMV香蕉病株叶片现褪绿黄色条纹，呈典型花叶斑驳状，尤以近顶部1～2片叶最明显。成株感病则生长较弱，矮化，多不能结果，即使结实也难长成正常蕉果。另外，由香蕉条斑病毒(Banana streak virus,BSV)感染引起的香蕉线条病与香蕉花叶心腐病的症状非常相似，在田间易混淆。

然而，目前对香蕉花叶心腐病的判断与区别均为植保专家通过肉眼观察识别或通过反转录-聚合酶链反应(Reverse transcription-polymerase chain reaction,RT-PCR)进行检测，对专业技术要求高、准确性有待提升、投入成本较高。另外，大部分香蕉种植区均是在香蕉花叶心腐病感染后才通过专业人员或分子生物学技术进行识别，难以对香蕉花叶心腐病前期防治提供可靠依据。因此，如何研究设计一种香蕉花叶心腐病APP识别方法及系统是我们目前迫切需要解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，能够快速、准确识别香蕉花叶心腐病，为香蕉花叶心腐病与其他香蕉病毒病区分防治提供依据，降低病虫害防治投入成本，有利于香蕉大规模推广种植。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种香蕉花叶心腐病APP识别方法，包括以下步骤：

S1：通过用户终端采集植株图像，并在植株图像内选取病变区域图像；

S2：通过图像识别技术提取病变区域图像内的颜色、面积和形态特征信息，并与数据库中的香蕉花叶心腐病特征数据进行识别匹配，求解特征信息的识别相似度；

S3：通过用户终端获取植株图像的采集位置信息和采集时间信息，并根据采集位置信息和采集时间信息从气象数据中心获取相应的实时气候数据；

S4：根据采集位置信息、采集时间信息和实时气候数据从数据库中匹配筛选出香蕉花叶心腐病感染案例量，并计算出对应的感染概率；

S5：以感染概率作为植物图像的图像因素指标，并结合识别相似度求解图像权重值；

S6：根据预设权重值判断图像权重值是否达标；若图像权重值大于或等于预设权重值，则判断植株图像感染香蕉花叶心腐病，并输出判断结果。

优选的，所述病变区域图像选取具体为：通过标记线圈取色差值CA≧1的区域，区域大小为30cm×30cm。