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拍摄装置参数23
3.3.5拍摄装置的改进23
3.4稻田间设备充放电时间25
3.5信息的无线传输方法26
3.5.1基于RTSP的图像信息传输方法26
3.5.2基于SMTP的预警信息发送方法27
3.6实验结果27
3.7本章小结29
第四章稻飞虱爆发实时预警系统的算法设计与实现31
4.1算法的选择31
4.2软件和硬件环境31
4.3数据集的构建32
4.4基于YOLOv4的稻飞虱图像检测34
4.4.1网络结构34
4.4.2损失函数35
4.4.3模型训练36
4.5基于FasterR-CNN的稻飞虱图像检测37
4.5.1网络结构37
4.5.2损失函数38
4.5.3模型训练39
4.6基于改进的FasterR-CNN的稻飞虱图像检测40
4.6.1加入Mish激活函数40
4.6.2引入迁移学习40
4.6.3模型训练41
4.7稻飞虱图像检测结果分析42
4.7.1算法的评价指标42
4.7.2实验结果和算法性能分析43
4.7.3鲁棒性分析45
4.8本章小结47
第五章稻飞虱爆发实时预警系统的软件设计与实现49
5.1系统的软件设计49
5.1.1软件设计需求49
5.1.2软件开发环境49
软件工作流程50
5.2系统的软件实现51
5.2.1软件界面的图形化设计与实现51
5.2.2软件界面控件的父子关系51
5.2.3软件、硬件和算法的整合53
5.3软件的功能54
5.4本章小结60
第六章总结与展望61
6.1总结61
6.2展望61
参考文献63
附录69
致谢75
攻读硕士学位期间取得的成果和荣誉77
一种稻飞虱爆发实时预警系统的设计与实现
摘要
水稻是世界上最重要的粮食作物之一,然而,水稻种植过程中容易遭受虫害。稻
飞虱是危害最严重的水稻害虫之一,为尽早且精准地采取稻飞虱的防治措施,降低稻
飞虱导致的水稻产量损失,通过计算机视觉技术取代人工,对田间稻飞虱进行实时检
测和预警是必要的。针对稻飞虱测报依赖专家,实时性不强的问题,本文设计和实现
了一种稻飞虱爆发实时预警系统,它包括硬件、算法和软件三个部分,实现了对田间
稻飞虱实时、无线和自动地检测、计数和预警。
本文的内容和创新点是:
(1)稻飞虱爆发实时预警系统的硬件设计与实现。首先,通过改进的太阳能风吸
一体式诱虫装置引诱稻田稻飞虱和其他昆虫至接虫板上;然后,通过改进的无线网络
摄像机按照用户设定的时间间隔拍摄接虫板上的昆虫;最后,基于RTSP实时流传输
协议将拍摄的图像传输至稻田工作站的计算机中,通过计算机中部署的目标检测算法,
识别图像内容并将反馈结果发送到用户手机中。系统的田间设备由太阳能电池板充电,
通过无线局域网RTSP协议传输图像,无需与外界接通线缆。稻田工作站中的计算机
作为本地服务器,用户的智能手机作为信息接收端。
(2)稻飞虱爆发实时预警系统的稻飞虱检测算法设计与实现。本文首先使用基于
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