一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法技术

本发明专利技术公开了一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，属于杀虫分析技术领域，包括如下步骤：获取性引诱剂置于合适位置，高压网对于引诱来的果蝇进行高压电机杀灭；本发明专利技术中，通过在内设置有果蝇识别的AI机器学习和边缘计算，通过大量的图像学习，可对于果蝇的外形进行充分AI学习，可有效提高在各个角度对于果蝇识别的准确度与精准度，同时通过利用CNN算法有效识别果实蝇，可有效判断果实蝇数量及分布情况，可实现对于果实蝇的有效统计与分类，从而可对于果实蝇的分布进行充分了解，同时，通过性引诱剂可对于果实蝇进行引诱，通过物理高压电击方法，使杀虫设备在白天工作，灭杀果实蝇，降低杀虫成本、绿色环保、避免污染。染。

【技术实现步骤摘要】
一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法


[0001]本专利技术属于杀虫分析
，尤其涉及一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法。

技术介绍

[0002]蝇虫是一种虫类，带有翅膀，可以飞行，蝇虫的种类有许多，果蝇就是蝇虫中的一种，由于果蝇身上带有大量的细菌，会对于人们的生产与生活带来许多不利的影响，为了消除这种影响，需要对于果蝇进行杀灭处理。
[0003]目前灭杀果实蝇主要有粘虫板和农药杀虫、光诱杀虫三种方法，其中，粘虫板更换频率高，需要人工更换，人工成本高，雨天会降低粘粘效果，废弃的粘虫板会造成环境污染，其次，农药杀虫会增加农作物农药残留，对人体健康不利，同时，果蝇多于日间活动，对光诱不敏感，所以目前在夜晚采取光诱技术的杀虫设备效果极差，为了能更好更有效的杀灭果蝇，亟待需要一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于：为了解决上述的问题，而提出的一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，包括如下步骤：
[0006]S1、获取性引诱剂置于合适位置；
[0007]S2、高压网对于引诱来的果蝇进行高压电机杀灭；
[0008]S3、一段时间后，果蝇掉落至停尸板上；
[0009]S4、对于落至停尸板上的果蝇进行拍摄；
[0010]S5、将数据快速上传；
[0011]S6、对于数据进行处理；
[0012]S7、进行果蝇识别的AI机器学习和边缘计算；
[0013]S8、利用算法有效识别果实蝇，判断果实蝇数量及分布情况；
[0014]S9、设各级参数，获取卷积后产生的特征图大小计算公式；
[0015]S10、对于卷积得到的特征图进行处理；
[0016]S11、经过若干层的卷积，池化操作后，将得到的特征图依次按行展开，输入全连接网络；
[0017]S12、获取果实蝇曲线分布图。
[0018]作为上述技术方案的进一步描述：
[0019]所述S3中，3S后，果蝇掉落至停尸板上。
[0020]作为上述技术方案的进一步描述：
[0021]所述S4中，微距摄像头开启，对于落至停尸板上的果蝇进行拍摄。
[0022]作为上述技术方案的进一步描述：
[0023]所述S5中，将数据快速上传至数据处理中心。
[0024]作为上述技术方案的进一步描述：
[0025]所述S7中，进行果蝇识别的AI机器学习和边缘计算，果蝇识别的AI机器学习利用应用大量果蝇的照片，数量为1
‑
10万张。
[0026]作为上述技术方案的进一步描述：
[0027]所述微距摄像头与高压网联动开启。
[0028]作为上述技术方案的进一步描述：
[0029]所述S8中，利用CNN算法有效识别果实蝇，判断果实蝇数量及分布情况。
[0030]作为上述技术方案的进一步描述：
[0031]所述S9中，设输入矩阵大小为W，卷积核大小为K，步幅为S，补零层数为 P，获取卷积后产生的特征图大小计算公式。
[0032]作为上述技术方案的进一步描述：
[0033]所述S10中，对于卷积得到的特征图进行池化以降低数据量差。
[0034]作为上述技术方案的进一步描述：
[0035]所述S11中，经过若干层的卷积，池化操作后，将得到的特征图依次按行展开，连接成向量，输入全连接网络。
[0036]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
[0037]本专利技术中，通过在内设置有果蝇识别的AI机器学习和边缘计算，通过大量的图像学习，可对于果蝇的外形进行充分AI学习，可有效提高在各个角度对于果蝇识别的准确度与精准度，同时通过利用CNN算法有效识别果实蝇，可有效判断果实蝇数量及分布情况，可实现对于果实蝇的有效统计与分类，从而可对于果实蝇的分布进行充分了解，同时，通过性引诱剂可对于果实蝇进行引诱，通过物理高压电击方法，使杀虫设备在白天工作，灭杀果实蝇，降低杀虫成本、绿色环保、避免污染。
具体实施方式
[0038]下面将结合本专利技术实施例，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]实施例1
[0040]本专利技术提供一种技术方案：一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，包括如下步骤：
[0041]S1、获取性引诱剂置于合适位置；
[0042]S2、高压网对于引诱来的果蝇进行高压电机杀灭；
[0043]S3、3S后，果蝇掉落至停尸板上；
[0044]S4、微距摄像头开启，对于落至停尸板上的果蝇进行拍摄，微距摄像头与高压网联动开启；
[0045]S5、将数据快速上传至数据处理中心；
[0046]S6、对于数据进行处理；
[0047]S7、进行果蝇识别的AI机器学习和边缘计算，果蝇识别的AI机器学习利用应用大量果蝇的照片，数量为2万张；
[0048]S8、利用CNN算法有效识别果实蝇，判断果实蝇数量及分布情况；
[0049]S9、设输入矩阵大小为W，卷积核大小为K，步幅为S，补零层数为P，获取卷积后产生的特征图大小计算公式；
[0050]S10、对于卷积得到的特征图进行池化以降低数据量；
[0051]S11、经过若干层的卷积，池化操作后，将得到的特征图依次按行展开，连接成向量，输入全连接网络；
[0052]S12、获取果实蝇曲线分布图。
[0053]本实施例中，通过在内设置有果蝇识别的AI机器学习和边缘计算，通过大量的图像学习，可对于果蝇的外形进行充分AI学习，可有效提高在各个角度对于果蝇识别的准确度与精准度。
[0054]实施例2
[0055]本专利技术提供一种技术方案：一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，包括如下步骤：
[0056]S1、获取性引诱剂置于合适位置；
[0057]S2、高压网对于引诱来的果蝇进行高压电机杀灭；
[0058]S3、3S后，果蝇掉落至停尸板上；
[0059]S4、微距摄像头开启，对于落至停尸板上的果蝇进行拍摄，微距摄像头与高压网联动开启；
[0060]S5、将数据快速上传至数据处理中心；
[0061]S6、对于数据进行处理；
[0062]S7、进行果蝇识别的AI机器学习和边缘计算，果蝇识别的AI机器学习利用应用大量果蝇的照片，数量为6万张；
[0063]S8、利用CNN算法有效识别果实蝇，判断果实蝇数量本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，包括如下步骤：S1、获取性引诱剂置于合适位置；S2、高压网对于引诱来的果蝇进行高压电机杀灭；S3、一段时间后，果蝇掉落至停尸板上；S4、对于落至停尸板上的果蝇进行拍摄；S5、将数据快速上传；S6、对于数据进行处理；S7、进行果蝇识别的AI机器学习和边缘计算；S8、利用算法有效识别果实蝇，判断果实蝇数量及分布情况；S9、设各级参数，获取卷积后产生的特征图大小计算公式；S10、对于卷积得到的特征图进行处理；S11、经过若干层的卷积，池化操作后，将得到的特征图依次按行展开，输入全连接网络；S12、获取果实蝇曲线分布图。2.根据权利要求1所述的一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，其特征在于，所述S3中，3S后，果蝇掉落至停尸板上。3.根据权利要求1所述的一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，其特征在于，所述S4中，微距摄像头开启，对于落至停尸板上的果蝇进行拍摄。4.根据权利要求1所述的一种性诱与光诱加AI、物联网技术的果蝇杀虫分析方法，其特征在于，所述S5中，将数据快速上传至数据处理中心。5.根据权利要求1所述的一种性诱与光...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈轶，
申请(专利权)人：北京良耜科技有限公司，
类型：发明
国别省市：