基于视频图像的大棚白菜叶部病害识别与预警系统设计与实现

发布时间：2020-05-27 20:07

【摘要】：白菜在我国蔬菜中占有重要比例,随着白菜种植面积的扩大,其病害逐渐成为了影响白菜高产量、优品质、高效益生产的主要因素,常见的病害有黑斑病、褐斑病、霜霉病、软腐病、炭疽病、黑腐病等,目前,白菜叶部病害监测主要利用人工发现白菜的病害,然后凭借经验对白菜的叶部病害及病害程度进行识别和判断,无法实现自动化监测,严重的影响了白菜病害的防治效率,以及浪费了农户大量的时间精力。随着视频监控技术以及计算机图像处理技术的发展,本文将新兴发展的视频监控技术引入传统农业信息系统中,运用智能监控技术,计算机视觉技术、软件开发技术设计了一个基于视频监控的大棚白菜叶部病害实时监测预警系统,实现了对大棚白菜的叶部病害进行实时监测,然后对病害的种类、等级进行预警。本次论文首先对实验数据及设备进行了调查、综述,主要研究工作如下:(1)针对大棚白菜,研究了视频采集方案以及对视频的处理。采用帧间像素对比的方法对每隔一个小时所截取的视频帧进行差值计算,并针对差值设定一个阈值,将差值超出阈值的帧进行图像处理来病害的产生及种类。(2)研究了白菜叶部病害图像的分割方法,有效的实现了叶部病斑的分割。首先对经过视频处理后的图像进行畸变校正、去噪、增强等图像预处理,然后利用最大类间方差法和基于H分量的直方图双峰法相结合来进行白菜叶部病斑的分割,将分割后的背景标为黑色,正常叶片标为白色,以此来实现对叶部病害的分割。(3)研究了对病害特征的提取以及对病害种类的识别。对分割后得到的完整病斑的颜色、形状和纹理进行特征提取,优化组合提取出的特征参数,对其进行描述并形成特征向量,结合支持向量机和决策树分类模型,将这些特征向量输入到病害识别分类器中进行分类训练,最终决定每个病斑对象应该归属的类别。(4)利用Matlab实现了可以监测白菜病害并分级进行预警的系统。结合视频采集设备与服务器,对白菜叶部病害识别与监测预警系统进行搭建,完成了该系统的总体设计以及各部分的功能模块的设计,从而实现了对白菜叶部病害进行实时的数据采集、预处理、病斑分割、识别、预警等主要功能,并测试其在监测过程中的实现效果。
【图文】：

（4）大白菜黑斑病：受害部位的叶片病斑呈现黄褐色的圆形斑点状，病斑的纹理会呈现同心轮形状，当病害严重的时候，会导致整株白菜枯萎，潮湿的时候，黄褐色的斑点上会生长出黑色霉斑。（5）大白菜白斑病：在发病初期的时候，整片叶部都会产生白色的近圆形斑点，如果是在潮湿的环境下，白色斑点上会生长出灰色的霉斑。在发病后期的时候，白色的斑点状病斑会连在一起，形成大面积的不规则形状的病斑，最终导致整株白菜干枯。（6）大白菜炭疽病：在发病初期，产生病害的部位呈现半透明状态，病害部位极薄，，而且非常容易穿孔；在发病后期的时候[30]，病斑会连在一起，导致整张叶片干枯，空洞。如果在潮湿的环境下，受害的部位上通常都会产生粘稠的淡红色的物质。如图 2-1 所示为白菜叶部常见病害图像，能够更加直观的观察到白菜的病害种类、特征。a.霜霉病 b.软腐病 c.黑腐病

图 2-4 视频帧间像素差Fig 2-4 Pixel difference between video frames点是过程简单，在编程上易实现，而且计算中都是加减较好的实时性，并且受环境变化的影响较小。对白菜叶部病害的种类及特征进行了介绍，包括白菜的斑病、白斑病、炭疽病等，方便对白菜的叶部病害特征集，首先对采集数据的硬件设备、设备参数以及本次数
【学位授予单位】：河北农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TP277;S436.34

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本文编号：2684069