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申请/专利权人：重庆市农业科学院

摘要：本发明提供一种茶园绿盲蝽智能化监测方法，涉及茶树虫害监测领域，包括：步骤一、拍摄，步骤二、绿盲蝽计数，步骤三、虫害发生时期判定；其中，步骤二具体为：通过预训练完成的检测模型对控制系统转换后的数据进行检测、输出排除茶网蝽后的虫害检测框位置及大小，然后，通过设置尺寸门限值，对排除茶网蝽后的检测框进行大小比对，排除小绿叶蝉的干扰，获得含有绿盲蝽的检测框；之后，对单位面积内绿盲蝽的检测框进行计数。该方法有效排除绿盲蝽计数过程中、茶网蝽与小绿叶蝉的干扰，实时、准确完成绿盲蝽的计数，最大限度避免绿盲蝽对茶树种植的影响。

主权项：1.一种茶园绿盲蝽智能化监测方法，其特征在于：包括：步骤一、照片拍摄：通过预设在粘虫板对面的摄像机、定期对粘虫板进行拍摄，并将照片上传至控制系统进行数量统计；粘虫板正对摄像头，其表面由固定大小的红黄相间的方格组成；步骤二、绿盲蝽计数：首先，控制系统对摄像机上传的图像进行转换、获得单通道图像，并通过预训练完成的检测模型对单通道图像进行检测，输出排除茶网蝽后的虫害检测框位置与检测框像素大小；然后，通过设置尺寸门限值，对排除茶网蝽后的检测框像素进行大小比对，排除图像中小绿叶蝉的干扰，获得含有绿盲蝽的检测框像素；之后，对粘虫板单位面积内绿盲蝽的检测框像素进行计数；单通道图像的获取方法具体为：首先，对摄像机上传的图像进行三通道彩色图片预处理，获得RGB三通道图像；然后，采用对RGB三通道图像进行像素过滤，由于小绿叶蝉、绿盲蝽整体为绿色且粘虫板为红黄相间，它们主要集中在R通道与G通道，而茶网蝽为黑色、表现为RBG三个通道中的特异值；通过像素过滤降低茶网蝽通道的信息量、从而减弱图像中茶网蝽的影响，具体为： 式中：、、分别表示过滤后R通道、G通道、B通道的像素值；、、分别表示图像上（x,y）坐标位置的R通道、G通道、B通道的像素值，通过图像直接获取； 表示滤波系数，其通过绿色通道像素权重以及红色通道像素权重获得，以保留绿盲蝽位置像素： 之后，对像素过滤后的图像进行像素融合，从而突出绿盲蝽图像，进一步减弱茶网椿以及背景色的影响： 式中，表示三通道权重叠加后的单通道图像像素值；、、分别表示R通道、G通道、B通道的融合权重值，且；其中，绿色通道像素权重以及红色通道像素权重具体为： 其中，Q为像素值且Q=128；步骤三、虫害发生时期判定：将步骤二获得的单位面积内绿盲蝽数量输入到预训练完成的深度神经网络中，利用深度神经网络判断此时虫害发生的时期、并给出对应防治措施。

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