嵌入式水稻病蟲害圖像采集與診斷系統(tǒng)的研究.pdf

1、目前，我國水稻病蟲害測報工具智能化程度落后，病蟲害識別與診斷工作主要依賴于基層測報人員的經(jīng)驗，存在著效率低下、主觀性強和非實時性等問題，無法滿足當前水稻病蟲害高發(fā)狀況監(jiān)測的需求。為了實現(xiàn)水稻病蟲害智能測報，有一些學者開始研究基于圖像的水稻病蟲害智能識別和診斷技術在病蟲害測報中的應用，但是目前農(nóng)業(yè)病蟲害圖像采集工具存在不夠便捷、或不可移動、或難以采集到人手或視線較難企及的病蟲害部位等問題。本文利用無線網(wǎng)絡、嵌入式和圖像處理等技術，以水稻紋

2、枯病為研究對象，設計并建立了嵌入式水稻病蟲害圖像采集與水稻紋枯病診斷系統(tǒng)。本論文主要研究內(nèi)容與結果包括:
　　(1)設計并搭建嵌入式水稻病蟲害圖像采集設備。該設備包括嵌入式無線相機、手持桿和手機控制端。嵌入式無線相機模塊利用V4L2編程接口采集原始YUV圖像，通過JPEG編碼生成單張圖像文件;采用H.264對原始圖像數(shù)據(jù)進行編碼，利用RTP/RTSP流媒體協(xié)議實現(xiàn)視頻流的傳輸;采用Socket編程及自定義的通信協(xié)議接口，實現(xiàn)雙端控

3、制命令通信。手機控制模塊借助VLC開源庫實現(xiàn)與嵌入式相機的RTSP會話，以及RTP數(shù)據(jù)的解碼并播放;同樣采用Socket編程技術，并根據(jù)通信接口，實現(xiàn)控制命令的發(fā)送以及控制返回命令的接收;選取圖片異步加載策略，實現(xiàn)已拍攝圖片的預覽，并集成上傳服務器與本地圖片處理功能。
　　(2)研究并實現(xiàn)水稻紋枯病診斷算法。診斷算法部署在服務器端，首先對嵌入式圖像采集設備采集的水稻紋枯病圖像進行預處理，采取超顏色空間和顯著性分割相結合的方法分離出

4、病斑區(qū)域;提取每個病斑的顏色、形狀和紋理特征;訓練SVM分類器識別紋枯病病斑，并根據(jù)紋枯病病斑面積占比來診斷紋枯病為害等級。結果表明，該算法對水稻紋枯病為害等級的判斷準確率達83.5％。
　　本文搭建的嵌入式水稻病蟲害圖像采集和水稻紋枯病診斷系統(tǒng)，可實現(xiàn)便捷地采集水稻基部病蟲害圖像和水稻紋枯病智能診斷。測報人員將安裝在可伸縮的手持桿一端的嵌入式相機推送到人手或視線難以企及的病蟲害部位，并利用手機APP實時預覽嵌入式相機的拍攝畫面和