【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业智能检测，尤其涉及基于机器视觉的果树病虫害检测方法。
技术介绍
1、果树病虫害的检测和管理是果树种植过程中至关重要的一环。传统的果树病虫害检测方法主要依赖人工巡查，通过目视观察果树的叶片、果实和枝干来判断病虫害情况。然而，这种人工检测方法存在较大的主观性和局限性，难以实现对大规模果园的全面检测，且检测效率低下，易受天气、光线和人力资源限制。此外，随着果树种植规模的不断扩大，人工检测方式的成本逐渐增高，无法满足现代农业对高效、精准病虫害管理的需求。因此，基于自动化和智能化技术的果树病虫害检测手段逐渐成为研究和应用的重点。
2、目前已有的基于图像处理的果树病虫害检测系统主要依赖单一光谱(如可见光)的图像分析，无法全面捕捉病虫害的多维特征，尤其是在果树表面病斑颜色变化不明显或光照条件复杂时，检测准确性较低。此外，现有系统大多未能充分结合环境因素(如温度、湿度、土壤湿度等)对病虫害发展的影响，导致在实际应用中，面对不同环境条件下病虫害表现差异时，检测结果常常不准确或不稳定。虽然部分系统采用了机器学习算法进行病虫害分类和识别，但大多数模型缺乏动态调整的机制，无法根据果树种类和生长阶段对检测阈值进行优化，导致误检和漏检问题突出。当前技术还缺乏有效的病虫害防治建议生成机制，难以提供个性化的防治方案，限制了智能化病虫害管理系统在实际中的应用效果。
技术实现思路
1、本专利技术提供了基于机器视觉的果树病虫害检测方法。
2、基于机器视觉的果树病虫害检测方法，包
3、s1，图像采集：通过多光谱相机对果树的不同部位进行图像采集，采集的图像包括可见光图像、红外图像和紫外图像，通过多角度拍摄方式获取完整的果树表面信息；
4、s2，图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪处理、光照校正和图像对齐，并通过深度学习模型进行图像增强，确保图像在不同光照条件下具有一致的清晰度和对比度；
5、s3，病虫害特征提取：利用卷积神经网络对预处理后的图像进行病虫害特征提取，构建特征向量，特征包括病斑颜色、形状、大小和虫害分布；
6、s4，多模态数据融合：采用多模态数据融合算法，将病虫害特征与环境数据(如温度、湿度、土壤湿度等)进行融合，增强病虫害检测的准确性；
7、s5，病虫害分类与识别：基于提取的特征向量，利用支持向量机模型进行病虫害分类，并根据分类结果自动识别果树所患病虫害类型；
8、s6，动态阈值判断与决策：针对不同的果树种类和生长阶段，动态调整病虫害检测的阈值，结合专家系统提供的建议，生成病虫害诊断报告，并提供相应的防治措施建议。
9、可选的，所述s1包括：
10、s11，多光谱相机安装及校准：将多光谱相机固定安装在果树四周不同位置，确保相机对果树的各个部位覆盖全面，并对相机进行校准；
11、s12，可见光图像采集：利用可见光传感器对果树的叶片、果实和树干进行图像采集；
12、s13，红外图像采集：利用红外传感器对果树进行热成像采集，检测果树叶片和果实的热辐射差异；
13、s14，紫外图像采集：利用紫外光相机对果树表面进行紫外波段下的图像采集，检测果树表面病变区域的荧光反射特征；
14、s15，图像数据整合与传输：将采集到的可见光、红外和紫外图像数据进行整合，并通过预设的无线传输单元实时传输至预设的图像预处理模块，确保数据的完整性和传输速度。
15、可选的，所述s2包括：
16、s21，图像去噪处理：对采集到的图像进行去噪处理，消除图像中的随机噪声；
17、s22，光照校正：针对不同光照条件下的图像进行光照校正；
18、s23，图像对齐：对不同角度的图像进行对齐处理；
19、s24，图像增强：通过深度学习模型对预处理后的图像进行增强，确保在不同光照条件下，图像具有一致的清晰度和对比度。
20、可选的，所述s3包括：
21、s31，特征提取模型设计：设计一个基于卷积神经网络的特征提取模型，用于从预处理后的图像中提取病虫害相关特征；
22、s32，病斑特征提取：从特征提取模型输出的特征图中提取病斑特征，病斑特征包括颜色、形状和大小；
23、s33，虫害特征提取：识别图像中存在的虫害分布；
24、s34，特征向量构建：将病斑特征和虫害分布特征整合为一个特征向量，用于后续的分类识别。
25、可选的，所述s4包括：
26、s41，环境数据采集：通过安装在果树周围的传感器，采集环境数据；
27、s42，多模态特征数据标准化处理：对病虫害特征和环境数据进行标准化处理，使其具有相同的量纲；
28、s43.多模态数据融合算法：基于加权融合的多模态数据融合算法，将病虫害特征数据与环境数据进行融合；
29、s44，数据融合优化：基于历史数据，对融合算法中的权重参数进行优化。
30、可选的，所述s5包括：
31、s51，支持向量机模型的训练：利用历史病虫害数据和环境数据，训练支持向量机模型；
32、s52，支持向量机模型的分类过程：利用训练好的支持向量机模型对提取的病虫害特征进行分类；
33、s53，分类结果验证与调整：对支持向量机模型的分类结果进行验证。
34、可选的，所述s5还包括：
35、s54，病虫害类型识别：基于支持向量机模型的分类结果，自动识别果树所患病虫害的具体类型；
36、s55，病虫害识别结果验证：对病虫害识别结果进行验证；
37、s56，防治措施建议生成：根据病虫害识别结果，生成针对性防治建议。
38、可选的，所述s6包括：
39、s61，阈值设定规则：基于果树的种类、品种、以及生长阶段，设定不同病虫害检测的阈值；
40、s62，动态阈值调整机制：实时监测果树的生长环境和病虫害发展情况，根据数据变化动态调整检测阈值。
41、可选的，所述s6还包括：
42、s63，病虫害诊断报告生成：基于支持向量机模型分类结果和动态调整的阈值，结合专家系统提供的建议，生成病虫害诊断报告；
43、s64，防治措施建议生成：根据病虫害诊断报告，结合专家系统，生成针对性防治措施建议。
44、本专利技术的有益效果：
45、本专利技术，通过多光谱相机的多角度、多波段(可见光、红外光、紫外光)图像采集方式，全面捕捉果树的不同部位和表面信息，确保检测数据的丰富性和完整性。同时，采用图像去噪、光照校正、图像对齐等预处理步骤，并通过深度学习模型进行图像增强，消除环境光照影响，保证图像在不同条件下具有一致的清晰度和对比度。这种多维度、高质量的图像输入为后续病虫害特征提取和分类奠定了坚实基础，显著提升了检测系统的准确性和鲁棒性。
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【技术保护点】
1.基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S2包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S3包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S4包括：
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S5包括：
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S5还包括：
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S6包括：
9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述S6还包括：
【技术特征摘要】
1.基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述s2包括：
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方法，其特征在于，所述s3包括：
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的果树病虫害检测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡文伟，陈佳鸿，林煜耿，龙嘉伦，梁嘉欢，李思语，朱嘉贤，
申请(专利权)人：肇庆学院，
类型：发明
国别省市：
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