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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：本发明提出了粮仓害虫的图像检测方法、装置和设备，涉及的技术领域包括图像处理、计算机视觉、人工智能和物联网，本发明通过基于单阶段检测器的图像检测算法来识别粮仓中可能存在的害虫，能够实时监控粮仓内害虫的活动情况，通过图像采集、处理和分析，有效识别并定位害虫，从而保障粮食储存的安全，减少粮食损失，提升粮仓管理的智能化水平，可以广泛应用于粮仓储存管理、农业生产、食品安全检测等场景。
主权项：1.粮仓害虫的图像检测方法，其特征在于：包括如下步骤：S101、获取待处理图像：通过摄像头实时拍摄粮仓中的画面，并将拍摄的画面进行图像增强，将经过增强后的待处理图像进行存储，等待害虫检测模型进行检测；S102、将待处理图像放入害虫检测模型中进行处理得到多个候选框与置信度：搭建害虫检测模型，并将增强后的待处理图像输入害虫检测模型中进行逐帧检测，得到多个候选检测框以及与候选检测框一一对应的置信度信息，在候选检测框和置信度中寻找疑似存在害虫的画面，并标记出疑似害虫的候选框与置信度；S103、如果图像中识别到可能存在有害生物，则获取待处理图像的相邻帧的图像并放入害虫检测模型中检测：获取待处理图像的相邻帧图像，如果害虫检测模型检测出待处理图像中疑似存在害虫，则会将待处理图像的相邻帧图像送入害虫检测模型中进行检测，并标记出疑似害虫的位置候选框与置信度；S104、确定相邻帧图像中的有害生物的位置信息作为第一图像：将相邻帧图像中有害生物的位置信息标记为第一图像，包含害虫位置的候选框、置信度、害虫的种类以及害虫出现的时间；S105、确定待处理图像中的有害生物的位置信息作为第二图像：将待处理图像中有害生物的位置信息标记为第二图像，包含害虫位置的候选框、置信度、害虫的种类以及害虫出现的时间；S106、比较第一图像和第二图像的相似度，如果小于阈值，则说明确实存在有害生物，如果大于阈值则说明不存在：通过对比第一图像和第二图像中生物的候选框位置，得到相似度，如果相似度大于阈值，则认为是误判，即识别出来的不是害虫，如果相似度小于阈值，则认为识别出来的确为害虫。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 金陵科技学院 粮仓害虫的图像检测方法、装置和设备
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