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申请/专利权人：珠海光安智能科技有限公司

摘要：本申请涉及图像数据识别技术领域，具体为基于图像分析的粮仓中飞蛾的检测识别方法、系统和相关装置；该检测识别方法，首先基于像素特点，获取待检区域图像中与飞蛾相关性较强的前景点和与飞蛾相关性较弱的背景点后，对前景点和背景点进行空间聚合处理和进一步的空间优化处理，得到优化聚合区域图；然后，基于像素均值，判断每个优化聚合区域与飞蛾相关性的程度，从而执行不同的细节增强处理，得到细节增强图；接着，基于多层递归神经网络对细节增强图进行特征提取，得到增强特征图；最后，根据像素亮度、和或像素对比度、和或像素结构，对增强特征图进行分类处理，得到粮仓中飞蛾识别结果；该方法检测识别效率更高、稳定性更好、准确度更高。

主权项：1.一种基于图像分析的粮仓中飞蛾的检测识别方法，其特征在于，包括如下操作：S1、实时获取粮仓内部图像，当粮仓内部图像中，出现像素大于第一像素阈值的像素点的数量大于第二数值的区域时，将粮仓内部图像对应位置处的图像作为待检区域图像；获取所述待检区域图像中，每个像素点邻域范围内像素标准差；将像素标准差大于第一标准差阈值的像素点，作为前景点；将像素标准差不大于第一标准差阈值的像素点，作为背景点；基于前景点聚合范围和背景点聚合范围，对待检区域图像进行空间聚合处理，得到含有若干个初始聚合区域的初始聚合区域图；将所述初始聚合区域图中，像素均值差不超过均值差阈值的相邻初始聚合区域进行连通，得到含有若干个优化聚合区域的优化聚合区域图；S2、判断所述优化聚合区域图中，每个优化聚合区域的像素均值，是否超过第一均值阈值；若当前优化聚合区域的像素均值不小于第一均值阈值，将当前优化聚合区域进行锐化处理，得到当前细节增强区域；若当前优化聚合区域的像素均值介于第一均值阈值和第二均值阈值之间，将当前优化聚合区域进行边界增强处理，得到当前细节增强区域；所述第一均值阈值大于第二均值阈值；若当前优化聚合区域的像素均值不大于第二均值阈值，将当前优化聚合区域进行去噪处理，得到当前细节增强区域；所有细节增强区域，形成了细节增强图；S3、所述细节增强图经特征提取处理，得到增强特征图；所述特征提取处理的操作具体为：将所述增强特征图进行分割处理，得到由若干个分割区域形成的分割特征图；获取每个分割区域的像素值均值、像素值方差和每个像素点的像素值和位置，经数据拼接处理，得到每个分割区域的初始像素向量；每个分割区域的初始像素向量，按照在分割特征图的正向顺序和逆向顺序，进行多层递归神经网络处理，得到每个分割区域对应的像素特征向量；所有像素特征向量按照分割特征图的正向顺序拼接后，得到特征提取向量；所述特征提取向量转化为图像后，与细节增强图进行叠加处理，得到所述增强特征图；S4、基于像素亮度、和或像素对比度、和或像素结构，对增强特征图进行分类处理，得到待检区域飞蛾识别结果；若所述待检区域飞蛾识别结果为无飞蛾，重复执行S1，直至识别结果为有飞蛾。

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