【技术实现步骤摘要】
本申请涉及捕虫灯，特别是涉及一种茶园虫害识别方法、装置和虫情灯。
技术介绍
1、茶树一直是重要的经济作物，生产更高品质的茶叶是每个茶园系统追求的目标。在茶叶生产过程中，面临的主要挑战之一就是茶叶虫害的频发。茶叶虫害有着虫情复杂，容易在很多特定环境下爆发成灾的特点。这不仅对茶叶的产量、品质有极大的影响，同时也会造成产业亏损，严重的影响现代茶产业的发展。因比，茶树的虫害防治一直是生产过程中一个不可或缺的部分，能够快速、准确地检测出茶叶虫害，对虫害爆发初期及时发现并采取行动阻碍其进一步的扩大有极大的意义。
2、一般茶园通过施药来降低虫害的发生，然而不合理施用农药，造成病虫害抗药性，自然生态环境的控害能力削弱，进而造成茶叶产量下降、茶叶品质下滑以及农药残留超标。传统茶园虫害监测以农工田间地头统计为主，人力成本高、工作量大、耗时长受人力和天气等原因限制，只适用于极小规模农业种植。目前也有通过改进inceptionv3模型对柑橘虫害的识别方法，然而这种识别方法不能实时对虫害进行统计和识别，识别效率低。并且虫害并不是每时每刻都发生，现有的摄像头保持高清拍照，消耗电量大，不利于节能环保。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少电量消耗的茶园虫害识别方法、装置和虫情灯。
2、一种茶园虫害识别方法，所述方法包括：
3、采集茶园虫情灯的翻转板上捕获昆虫数量为零时的图像作为初始的背景图像，所述背景图像根据翻转板区域作为目标区域将摄像头调整为标
4、将摄像头调整为标准模式，将翻转板区域作为目标区域实时拍摄当前采集图像；
5、将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫；
6、在当前采集图像存在捕获昆虫时，将摄像头调整为高清拍照模式，并拍摄所述翻转板上虫情图像；
7、将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据。
8、在其中一个实施例中，所述将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫包括：
9、将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，统计两图之间连续阈值差像素面积大小；
10、如果连续阈值差像素面积大于预设昆虫面积阈值，则判断当前采集图像存在捕获的昆虫，；
11、如果连续阈值差像素面积不大于预设昆虫面积阈值，则判断当前采集图像不存在捕获的昆虫。
12、在其中一个实施例中，所述将摄像头调整为标准模式，将翻转板区域作为目标区域实时拍摄当前采集图像之后，包括：
13、判断当前采集图像的时间与上一次采集图像的时间之间，翻转板是否发生翻转；
14、如果翻转板发生翻转，检测当前采集图像捕获昆虫的数量；
15、在当前采集图像捕获昆虫的数量为零时，将当前采集图像作为新的背景图像，且将初始目标数量设置为0；
16、在当前采集图像捕获昆虫的数量大于零时，将当前采集图像捕获昆虫的数量赋值给初始目标数量。
17、在其中一个实施例中，所述将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫，包括：
18、如果当前采集图像的时间与上一次采集图像的时间之间，翻转板未发生翻转，检测当前采集图像捕获昆虫的数量；
19、在当前采集图像捕获昆虫的数量小于初始目标数量，将当前采集图像捕获昆虫的数量赋值给初始目标数量；
20、在当前采集图像捕获昆虫的数量大于初始目标数量，进入在当前采集图像存在捕获昆虫时，将摄像头调整为高清拍照模式，并拍摄所述翻转板上虫情图像的步骤。
21、在其中一个实施例中，在将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据之后，包括：根据茶园虫害统计数据，生成茶园虫害统计数据表进行显示和茶园虫情地图进行显示。
22、在其中一个实施例中，所述将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据，包括：将虫情图像上传至云服务器，云服务器通过内置yolov7算法对虫情图像中害虫种类和害虫数量进行统计，获得茶园虫害统计数据。
23、在其中一个实施例中，一种茶园虫害识别方法，还包括：
24、本地处理器每隔第一预设时间向云服务器发送电量电压信息；和/或，
25、本地处理器读取初始化信息中的任务时间信息，开启定时任务；所述定时任务用于控制本地处理器在每天特定时间段启动和关闭拍照功能，或者控制本地处理器每天在特定时刻重启系统。
26、在其中一个实施例中，在在当前采集图像存在捕获昆虫时，将摄像头调整为高清拍照模式，并拍摄所述翻转板上虫情图像之后，包括：控制舵机转动一周，从而带动翻转板翻转，以使得翻转板上的昆虫掉入集虫室。
27、一种茶园虫害识别装置，所述装置包括：
28、初始背景图像采集模块，用于采集茶园虫情灯的翻转板上捕获昆虫数量为零时的图像作为初始的背景图像，所述背景图像根据翻转板区域作为目标区域将摄像头调整为标准模式拍摄得到；
29、当前图像采集模块，用于将摄像头调整为标准模式，将翻转板区域作为目标区域实时拍摄当前采集图像；
30、有效捕获判断模块，用于将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫；
31、高清图像拍摄模块，用于在当前采集图像存在捕获昆虫时，将摄像头调整为高清拍照模式，并拍摄所述翻转板上虫情图像；
32、识别模块，用于将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据。
33、一种用于上述茶园虫害识别方法的虫情灯，包括：主控室、诱虫室、拍摄室和集虫室；其中，主控室包括本地处理器和光伏发电装置，光伏发电装置设置于主控室外壳的顶部，光伏发电装置与本地处理器连接，用于提供电量；诱虫室设置于主控室下部，诱虫室包括诱虫紫光灯和吸虫扇；拍摄室设置于诱虫室下部，拍摄室包括拍摄模块和捕捉模块，拍摄模块包括固定架、拍摄部、透明罩、摄像头和补光模块，所述拍摄模块通过固定架固定在捕捉模块内；所述捕捉模块包括捕捉腔、翻转板和舵机，所述翻转板设在捕捉腔内，所述翻转板和舵机连接；所述集虫室设置于拍摄室底部。
34、上述茶园虫害识别方法、装置和虫情灯，先采用标准拍照模式拍摄翻转板区域的图片，进行翻转板上是否有虫的判断，能够减少高清拍照的次数，在有虫的情况下才进行高清拍照和上传云服务器，可以减少网络资源的消耗和虫情灯电量的消耗；同时本地处理器处理的是标准模式下的图片，能够减少运算量降低对本地处理器的运算要求，从而降低虫情灯的成本；并且，在高清拍摄到翻转板区域有虫的情况下，通过云服务器进行虫害识别，可以提高识别的准确率，从而进行有效的茶园虫害数据统计。
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1.一种茶园虫害识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将摄像头调整为标准模式，将翻转板区域作为目标区域实时拍摄当前采集图像之后，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据之后，包括：根据茶园虫害统计数据，生成茶园虫害统计数据表进行显示和茶园虫情地图进行显示。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在在当前采集图像存在捕获昆虫时，将摄像头调整为高清拍照
9.一种茶园虫害识别装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种用于权利要求1-8任一项所述茶园虫害识别方法的虫情灯，其特征在于，包括：主控室、诱虫室、拍摄室和集虫室；
...【技术特征摘要】
1.一种茶园虫害识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将摄像头调整为标准模式，将翻转板区域作为目标区域实时拍摄当前采集图像之后，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将当前采集图像与背景图像通过本地处理器进行比对，判断当前采集图像是否存在捕获的昆虫，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将虫情图像上传至云服务器进行虫害识别，获得茶园虫害统计数据之后，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞龙，王涛，周波，崔莹莹，黄浩宜，黄少栋，李家明，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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