【摘 要】
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目前,我国水稻病虫害诊断防治方面以人工观测为主,存在耗费人力、诊断效率低及误判率高等问题,不能满足农业市场需求。为解决水稻图像采集与处理设备要求高、判定水稻病虫害类型所需样本量大等问题,本文基于嵌入式技术与图像处理技术,设计并实现了基于嵌入式移动终端的水稻病虫害图像采集与诊断系统。本论文主要研究内容及结果如下:（1）设计并实现了基于嵌入式移动终端的水稻图像采集与处理系统。选用基于Cortex-A9
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目前,我国水稻病虫害诊断防治方面以人工观测为主,存在耗费人力、诊断效率低及误判率高等问题,不能满足农业市场需求。为解决水稻图像采集与处理设备要求高、判定水稻病虫害类型所需样本量大等问题,本文基于嵌入式技术与图像处理技术,设计并实现了基于嵌入式移动终端的水稻病虫害图像采集与诊断系统。本论文主要研究内容及结果如下:（1）设计并实现了基于嵌入式移动终端的水稻图像采集与处理系统。选用基于Cortex-A9处理器的i TOP4412开发板、外接手持USB摄像头并搭载LCD屏作为移动终端平台,在嵌入式Qt集成开发环境进行GUI功能程序设计,实现了基于嵌入式移动终端的图形化人机交互功能。图像采集应用程序利用V4L2视频采集规范并转换图像格式进行拍摄画面的实时动态显示、采集并保存水稻图像。图像处理应用程序调用Open CV库相关函数对读取图像进行图像病斑提取、病斑二值化与叶片二值化处理,为用户在农业现场进行水稻患病情况的初判提供依据。（2）研究并实现了远端水稻病虫害图像诊断算法。以健康水稻及褐斑病、铁甲虫病、稻瘟病水稻为研究对象,本文提出基于分类识别准确率的HOG与LBP特征融合的方法,利用SVM对4种类型水稻图像进行分类识别,在小样本量情况下对水稻图像的分类识别正确率为94.2%,优于单一特征、串联融合特征和等权重融合特征的分类结果;进一步结合多尺度检测对3种病斑进行目标检测,所得病斑检出率为90.5%,高于YOLO v3和Fast R-CNN深度学习算法检出结果,取得最短训练时长。在远端实现了对4种类型水稻图像的准确识别以及对3种病斑的高效检测。本文所研究的系统能够解决田间对水稻病虫害图像的采集处理及远端诊断的农业需要,在小样本量及处理高效方面具有突出优点,在农业信息化领域未来的发展道路上具有广阔的应用前景。
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