[发明专利]一种虫情预测方法、终端和存储介质

权利要求书

1.一种虫情预测方法，其特征在于，包括：

获取昆虫的卵巢图像；

根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级；

根据所述卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测。

2.如权利要求1所述的虫情预测方法，其特征在于，所述昆虫为鳞翅目昆虫；所述根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级，包括：

根据所述卵巢图像，识别所述昆虫的腹腔颜色、卵巢管特征和脂肪体特征；

根据所述腹腔颜色、所述卵巢管特征和所述脂肪体特征，确定所述卵巢发育等级。

3.如权利要求2所述的虫情预测方法，其特征在于，所述卵巢管特征包括卵巢管颜色、卵巢管长度、卵巢管状态、卵粒位置和卵粒状态中的至少一个，所述脂肪体特征包括脂肪体数量、脂肪体形状、脂肪体颜色和脂肪体状态的至少一个。

4.如权利要求1所述的虫情预测方法，其特征在于，所述根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级，包括：

将所述卵巢图像输入到预先训练好的卵巢分级模型进行处理，所述卵巢分级模型是基于不同卵巢发育程度的样本昆虫的卵巢图像进行训练得到的模型；

获取所述卵巢分级模型输出的卵巢发育等级。

5.如权利要求1所述的虫情预测方法，其特征在于，所述昆虫的数量为多只，所述获取昆虫的卵巢图像，根据所述卵巢图像，确定所述昆虫的卵巢发育等级，根据所述卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测，包括：

分别获取多只所述昆虫的卵巢图像；

根据所述卵巢图像，确定各个所述昆虫的卵巢发育等级；

根据各个所述昆虫的卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测。

6.如权利要求5所述的虫情预测方法，其特征在于，所述昆虫位于第一区域内；所述虫情预测包括对所述昆虫的抱卵高峰期和孵卵高峰期的预测；

所述根据各个所述昆虫的卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测，包括：

从所述卵巢发育等级中筛选出目标卵巢发育等级，所述目标卵巢发育等级为卵巢发育等级中，对应所述昆虫的昆虫数量最多的一个；

确定所述目标卵巢发育等级对应的抱卵时间；

根据所述抱卵时间，确定在所述第一区域内所述昆虫的所述抱卵高峰期和所述孵卵高峰期。

7.如权利要求6所述的虫情预测方法，其特征在于，所述虫情预测还包括对所述昆虫的产卵数量的预测；

所述根据各个所述昆虫的卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测，还包括：

获取抱卵数模型；

将所述目标卵巢发育等级输入所述抱卵数模型，得到在所述第一区域内所述昆虫的所述抱卵数量。

8.如权利要求5所述的虫情预测方法，其特征在于，所述虫情预测还包括对所述昆虫的迁移情况的预测；所述昆虫位于第一区域内；

所述根据各个所述昆虫的卵巢发育等级，进行所述昆虫的虫情预测，还包括：

以预设时间间隔，对所述第一区域内各个所述昆虫的所述卵巢发育等级进行统计，确定所述昆虫的迁移情况。

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述方法的步骤。