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申请/专利权人：深圳市佰乐弗电子科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于图像分析的昆虫智能监控分析系统，涉及智能图像分析监控技术领域，包括图像采集模块、资源数据库、昆虫图像分析模块、农作物图像分析模块和昆虫显示预警模块；然而，现有图像分析昆虫监控系统存在一些缺陷，如在复杂背景下的识别准确率较低，则通过高效的图像采集、预处理和分析，实现了精准的昆虫种类识别和农作物健康状况评估和多模块协作实现高效的昆虫和农作物识别、健康状况评估及预警，精准识别昆虫种类和农作物健康状况，并提供详细的分析报告和防控建议；通过实时监控和数据分析，可以及时采取措施应对病虫害，从而提高农作物产量和质量，减少农药使用，降低生产成本，实现绿色农业生产。

主权项：1.一种基于图像分析的昆虫智能监控分析系统，包括昆虫图像分析模块和农作物图像分析模块，其特征在于：所述昆虫图像分析模块用于对采集处理后的昆虫图像进行分析，具体为：步骤一：对昆虫图像内的昆虫进行识别，并提取图像特征，将其与预先储存的图像特征进行匹配和计算得到匹配特征相似度，若匹配特征相似度大于或等于98%时，则输出昆虫的种类，并执行步骤六；若匹配特征相似度小于98%时，重新检测2次并输出2次检测的匹配特征相似度，若2次匹配特征相似度XSD大于或等于98%时，则输出昆虫的种类，并执行步骤六；若2次匹配特征相似度小于98%时，则标记该图像不存在昆虫，则执行步骤二；步骤二：进行昆虫采集，并生成昆虫热图像，通过获取采集昆虫特征相似度小于98%时，对采集昆虫图像的位置信息进行分析得到昆虫热图像的中昆虫图像坐标；再通过对昆虫热图像进行分析得到昆虫识别值，当昆虫识别值属于昆虫识别值区间时，则昆虫为S’对应昆虫；反之，则执行步骤三；所述农作物图像分析模块对农作物图像进行分析，具体过程为：步骤三：拍摄农作物图像进行识别得到相似度；步骤四：通过高分辨率拍摄设备识别得到采集区域农作物类别，对农作物类别进行标记，再通过获取各个农作物对应昆虫；还通过对两个类别的像素进行统计分析得到健康叶片比例和病害叶片比例；步骤五：通过获昆虫识别值、匹配特征相似度和相似度进行综合分析得到最终识别系数；步骤六：通过获取昆虫种类，将昆虫种类区分编号；再通过获取的采集区域昆虫种类数量和对应农作物的种植面积和区域，将采集昆虫图像区域为采样地进行分析得到对应农作物的种植面积内昆虫种类数量。

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百度查询： 深圳市佰乐弗电子科技有限公司 基于图像分析的昆虫智能监控分析系统