【摘 要】
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中国作为农业大国,农业种植面积和农作物生产量在不断增加。然而,随着农业规模的扩大,虫害发生率越来越高,威胁着农作物的生长,因此采取必要的防治措施至关重要。传统方法下,由于害虫辨别经验的缺乏,农业害虫大多依靠人工来进行识别,这种方法耗时耗力且准确率不高,不能满足农业工作者对害虫检测的需要。针对这个问题本文设计了基于HALCON的农业害虫检测系统,方便农业工作者对害虫进行监测识别,及时采取有效的防治措
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中国作为农业大国,农业种植面积和农作物生产量在不断增加。然而,随着农业规模的扩大,虫害发生率越来越高,威胁着农作物的生长,因此采取必要的防治措施至关重要。传统方法下,由于害虫辨别经验的缺乏,农业害虫大多依靠人工来进行识别,这种方法耗时耗力且准确率不高,不能满足农业工作者对害虫检测的需要。针对这个问题本文设计了基于HALCON的农业害虫检测系统,方便农业工作者对害虫进行监测识别,及时采取有效的防治措施对抗虫害的侵扰。本文主要研究内容如下:（1）通过查阅与本课题相关的文献,了解课题的研究目的、意义和国内外发展现状。针对实际情况所需,收集整理实际环境下采集的害虫图像。并将获取的害虫图像进行进一步筛选,提出针对空白、失焦、光照不均等无效害虫图像的筛选算法,使采集图像符合数据集创建要求,图像筛选平均准确率达到86.65%。所采集的害虫图像复杂多样,更符合实际检测环境。（2）针对目前开源害虫数据集害虫种类较少且不符合实际检测环境的问题,本文将筛选后的图像进行分类标注,构建了可用于目标检测的70种常见农业害虫数据集All Pest-DL和用于对害虫模型进行测试的集合类害虫数据集Pest-CL。其中害虫数据集All Pest-DL包含10100张害虫图像,共计38835个基础害虫样本,数据集Pest-CL包含6个集合类共11458个害虫样本,使用图像增强方法对数据样本进行扩充。（3）本文在农业害虫数据集All Pest-DL和Pest-CL的基础上,采用传递迁移学习的方法,将改进的TTL-Res Net50模型作为主干网络,融合特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks,FPN）有利于实现对小目标害虫的检测。同时,优化损失函数和Anchor box,采用DIo U-NMS代替传统的NMS。通过对比实验证明,本文所提出的害虫检测模型TTL-Res Net50-FPN-D-PEST,优于传统检测模型,在All Pest-DL数据集中检测平均准确率可以达到82.2%,能较为准确的对害虫进行定位分类。（4）本文根据用户需求分析进行系统功能的设计与实现,基于上述研究中所提出的农业害虫检测模型搭建农业害虫检测系统。系统采用C#语言进行编程,C/S三层架构进行搭建。本文所提出的系统分为客户端与服务端两部分,客户端系统主要负责对害虫图像的采集、筛选,服务端系统主要负责对接收的害虫图像进行检测。通过功能测试和性能测试,结果表明本文所研究的农业害虫检测系统可以满足用户的使用需求。
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