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申请/专利权人：广东技术师范大学
申请日：2024-04-08
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196360A
主分类号：G06V10/141
分类号：G06V10/141;G06V10/147;G06V10/26;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于差异性光源的水稻二化螟识别方法和装置，包括采用第一光源用于吸引水稻二化螟，采用第二光源用于成像，采用特别手段生成仅由第二光源贡献的像素点色值构成的第三图像，使得水稻二化螟的细节不会被遮挡，并且第一光源不参与成像，因此不会出现局部强光或局部弱光的现象，保证了图像质量的稳定，最终提高了水稻二化螟图像的质量，提高了水稻二化螟识别模型的准确性。
主权项：1.一种基于差异性光源的水稻二化螟识别方法，其特征在于，包括：S1：根据预设的水稻二化螟趋光性实验方法，获取能够吸引水稻二化螟的最优发光参数；S2：在样本稻田中，根据最优发光参数，控制预设的捕捉装置中的第一光源发光，以吸引水稻二化螟；其中，第一光源发出的光为非偏振光；S3：根据预设的辅助发光参数，控制捕捉装置中的第二光源发光；其中，辅助发光参数吸引水稻二化螟的能力低于最优发光参数，并且第二光源发出的是具有指定偏转方向的偏振光；S4：采用自然光图像采集器对捕捉装置进行图像采集，得到第一图像；在不改变自然光图像采集器的位置的前提下，再对自然光图像采集器加上偏振片镜头同时持续旋转偏振片镜头并实时采集图像，得到多幅第二图像；S5：采用预设的光源贡献去除方法，以第一图像和多幅第二图像为依据，将第一图像中第一光源贡献的像素点色值去除，从而得到仅由第二光源贡献的像素点色值构成的第三图像；S6：重复步骤S2-S5，以得到多幅第三图像，并对多幅第三图像中的水稻二化螟进行人工标注，以得到多个样本数据，采用多个样本数据对预设的深度卷积神经网络模型采用反向传播算法进行训练，以得到水稻二化螟识别模型；其中，训练深度卷积神经网络模型时采用梯度下降法进行各层网络参数的更新；S7：将样本稻田替换为待识别稻田，重复步骤S2-S5，以得到待识别图像；S8：将待识别图像输入所述水稻二化螟识别模型中，以得到所述水稻二化螟识别模型输出的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东技术师范大学 一种基于差异性光源的水稻二化螟识别方法和装置
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