水稻害虫图像远程实时采集系统的研制和自动识别技术的研究
发布时间:2022-01-03 21:46
水稻害虫的肆虐严重威胁着粮食安全的大局,水稻病虫害的爆发给水稻生产造成严重损失,防治水稻害虫成为保证水稻稳产增产的重中之重。有效防治虫害的关键在于及时获取田间虫害信息,从而迅速做出反应。本文研制了一种田间害虫图像远程实时采集系统,实时采集处于田间的水稻害虫图像,并设计开发了一套基于卷积神经网络的水稻害虫图像分类方法,利用计算机智能识别害虫种类,达到远程实时监测害虫的目的,从而为科学防治虫害提供指导。图像远程实时采集系统以图像采集机械装置为基础,搭载了以PLC(可编程逻辑控制器)为控制核心的自动拍摄装置和伺服驱动装置,并配合以第四代通信技术(4G)为支撑的远程实时传输系统,能将处于野外自然状态下的昆虫图像实时采集、传输到实验室监测中心处。图像采集机械装置由底座、采集工作台和X、Y、Z三个方向距离调节装置构成,其中X和Z向以伺服电机为动力,Y向为手动调节装置。利用水稻害虫的趋光性,引诱其爬附在采集工作台的白色幕布上,PLC控制伺服驱动器,驱动电机运行,使工业相机和镜头在XZ平面上沿着幕布按照事先设定的线路和速度移动,同时,PLC发出的脉冲控制相机拍照,实现对整块目标区域逐行扫描拍摄,采集昆...
【文章来源】:南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2-2图像采集机械装置结构图??
????下数字运算操作的电子设备。它在内部存储执行各种逻辑、顺序、计时等运算,并通??过输入和输出控制机械。??PLC的主要组成部件有CPU、电源、储存器和输入输出接口电路等。其核心CPU??用于采集输入信号、执行用户程序、刷新系统输出。存储器用于存放系统程序和用户??程序,输入接口电路将外部触发的信号输入CPU,再由输出接口电路将CPU向外输??出的信号转换为驱动外部执行元件的信号,从而控制外部元器件的通、断电。此外,??PLC?—般还具有通信接口和扩展接口,通信接口的功能是与外部计算机等设备相连??接,实现“人机”或“机机”之间的对话,而扩展接口用于连接扩展单元与功能模块,??让PLC更加灵活地满足各种控制需要[66]。??选用PLC作为本次课题控制的核心因为其可靠较性高,抗干扰能力强,适用于??复杂的野外采集环境。而且接口简单、维护方便、调试周期短,节省开发时间。此外??体积小、功耗小、性价比高也是很重要的原因。本课题选用的PLC为台达公司生产??的DVP32ffi00T3,这是一款NPN晶体管型的PLC,响应速度快并且脉冲输出稳定,??非常适用于本课题输出高速脉冲的需要,PLC实物图如图2-4所示。??
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【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的车辆检索方法研究[J]. 甘澄,丁学文. 电脑知识与技术. 2016(30)
[2]基于卷积神经网络的非法营运车辆识别[J]. 王娜,段鹏飞,武林林. 计算机应用. 2016(S2)
[3]基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法[J]. 蔡晓东,甘凯今,杨超,王丽娟. 电视技术. 2016(11)
[4]基于卷积神经网络的大规模人脸聚类[J]. 申小敏,李保俊,孙旭,徐维超. 广东工业大学学报. 2016(06)
[5]卷积神经网络的研究进展综述[J]. 杨斌,钟金英. 南华大学学报(自然科学版). 2016(03)
[6]基于区域卷积神经网络的多目标跟踪算法[J]. 胡鹏,杨伟清,范勇. 西南科技大学学报. 2016(01)
[7]一种用于人脸表情识别的卷积神经网络[J]. 卢官明,何嘉利,闫静杰,李海波. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2016(01)
[8]深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述[J]. 卢宏涛,张秦川. 数据采集与处理. 2016(01)
[9]卷积神经网络分类模型在模式识别中的新进展[J]. 胡正平,陈俊岭,王蒙,赵淑欢. 燕山大学学报. 2015(04)
[10]2015年全国农作物重大病虫害发生趋势预报[J]. 姜玉英,曾娟,陆明红,刘杰,黄冲,刘万才. 中国植保导刊. 2015(02)
博士论文
[1]白背飞虱和褐飞虱扑灯行为研究[D]. 杨海博.南京农业大学 2014
[2]水稻主要病虫害胁迫遥感监测研究[D]. 刘占宇.浙江大学 2008
[3]华北地区空中昆虫群落及昆虫季节性迁移的雷达观测[D]. 封洪强.中国农业科学院 2003
硕士论文
[1]基于卷积神经网络和嵌套网络的目标跟踪算法研究[D]. 杨向南.华侨大学 2016
[2]基于机器视觉的稻飞虱田间调查方法评估[D]. 张亚彪.西南大学 2015
[3]基于卷积神经网络的目标跟踪算法研究与实现[D]. 张子夫.吉林大学 2015
[4]基于卷积神经网络的人脸识别研究[D]. 叶浪.东南大学 2015
[5]基于Android平台害虫识别系统的设计[D]. 孙鹏.西南交通大学 2014
[6]台风对稻飞虱迁飞动态影响的研究[D]. 史金剑.南京农业大学 2014
[7]基于Android的水稻害虫图像采集与识别系统研究[D]. 姜慧.浙江理工大学 2013
[8]气象条件对稻飞虱迁飞过程及后期暴发的影响机理研究[D]. 季璐.中国计量学院 2012
[9]基于感知机优化的BP神经网络邮件分类算法研究[D]. 马秋明.电子科技大学 2011
[10]SVM分类器的扩展及其应用研究[D]. 梁燕.湖南大学 2008
本文编号:3567034
【文章来源】:南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图2-2图像采集机械装置结构图??
????下数字运算操作的电子设备。它在内部存储执行各种逻辑、顺序、计时等运算,并通??过输入和输出控制机械。??PLC的主要组成部件有CPU、电源、储存器和输入输出接口电路等。其核心CPU??用于采集输入信号、执行用户程序、刷新系统输出。存储器用于存放系统程序和用户??程序,输入接口电路将外部触发的信号输入CPU,再由输出接口电路将CPU向外输??出的信号转换为驱动外部执行元件的信号,从而控制外部元器件的通、断电。此外,??PLC?—般还具有通信接口和扩展接口,通信接口的功能是与外部计算机等设备相连??接,实现“人机”或“机机”之间的对话,而扩展接口用于连接扩展单元与功能模块,??让PLC更加灵活地满足各种控制需要[66]。??选用PLC作为本次课题控制的核心因为其可靠较性高,抗干扰能力强,适用于??复杂的野外采集环境。而且接口简单、维护方便、调试周期短,节省开发时间。此外??体积小、功耗小、性价比高也是很重要的原因。本课题选用的PLC为台达公司生产??的DVP32ffi00T3,这是一款NPN晶体管型的PLC,响应速度快并且脉冲输出稳定,??非常适用于本课题输出高速脉冲的需要,PLC实物图如图2-4所示。??
??图2-5?PLC通信设置??Fig.2-5?Communication?settings?of?PLC??本设计的采集任务主要在每年6-]0月份的夜间进行,为了达到无人值守的目的,??需要设置PLC每天定时启动,当PLC自带的万年历时刻到达18:30时,开始工作。??点击软件操作界面菜单栏中的“设置”一“万年历设置”,进入如图2-6所示界面,??PLC时间和计算机时间不一致,点击设置按钮后,万年历的时间就会变为当前计算机??上的时间,并一直保持一致。??PLC?|2017/03/14 ̄ ̄?|上午?08:37:54 ̄ ̄ ̄????计纖爾wrr—?pEfUf:?-??广自订?f2〇lv〇37l4"''3?IT??"〇S:?36731.^?一―??錄RTC?1?丨[MZDl?取消?|??图2-6万年历设置??Fig.2-6?Calendar?settings??在程序TCMP指令中,设置SI、S2和S3的值,三个值分别代表“时”、“分”??和“秒”,设置范围分别为[K0-K23]、[K0?K59]和[K0?K59],例如三个值分别设置??14??
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的车辆检索方法研究[J]. 甘澄,丁学文. 电脑知识与技术. 2016(30)
[2]基于卷积神经网络的非法营运车辆识别[J]. 王娜,段鹏飞,武林林. 计算机应用. 2016(S2)
[3]基于多分支卷积神经网络的车辆图像比对方法[J]. 蔡晓东,甘凯今,杨超,王丽娟. 电视技术. 2016(11)
[4]基于卷积神经网络的大规模人脸聚类[J]. 申小敏,李保俊,孙旭,徐维超. 广东工业大学学报. 2016(06)
[5]卷积神经网络的研究进展综述[J]. 杨斌,钟金英. 南华大学学报(自然科学版). 2016(03)
[6]基于区域卷积神经网络的多目标跟踪算法[J]. 胡鹏,杨伟清,范勇. 西南科技大学学报. 2016(01)
[7]一种用于人脸表情识别的卷积神经网络[J]. 卢官明,何嘉利,闫静杰,李海波. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2016(01)
[8]深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述[J]. 卢宏涛,张秦川. 数据采集与处理. 2016(01)
[9]卷积神经网络分类模型在模式识别中的新进展[J]. 胡正平,陈俊岭,王蒙,赵淑欢. 燕山大学学报. 2015(04)
[10]2015年全国农作物重大病虫害发生趋势预报[J]. 姜玉英,曾娟,陆明红,刘杰,黄冲,刘万才. 中国植保导刊. 2015(02)
博士论文
[1]白背飞虱和褐飞虱扑灯行为研究[D]. 杨海博.南京农业大学 2014
[2]水稻主要病虫害胁迫遥感监测研究[D]. 刘占宇.浙江大学 2008
[3]华北地区空中昆虫群落及昆虫季节性迁移的雷达观测[D]. 封洪强.中国农业科学院 2003
硕士论文
[1]基于卷积神经网络和嵌套网络的目标跟踪算法研究[D]. 杨向南.华侨大学 2016
[2]基于机器视觉的稻飞虱田间调查方法评估[D]. 张亚彪.西南大学 2015
[3]基于卷积神经网络的目标跟踪算法研究与实现[D]. 张子夫.吉林大学 2015
[4]基于卷积神经网络的人脸识别研究[D]. 叶浪.东南大学 2015
[5]基于Android平台害虫识别系统的设计[D]. 孙鹏.西南交通大学 2014
[6]台风对稻飞虱迁飞动态影响的研究[D]. 史金剑.南京农业大学 2014
[7]基于Android的水稻害虫图像采集与识别系统研究[D]. 姜慧.浙江理工大学 2013
[8]气象条件对稻飞虱迁飞过程及后期暴发的影响机理研究[D]. 季璐.中国计量学院 2012
[9]基于感知机优化的BP神经网络邮件分类算法研究[D]. 马秋明.电子科技大学 2011
[10]SVM分类器的扩展及其应用研究[D]. 梁燕.湖南大学 2008
本文编号:3567034
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