一種基于Android平臺的農作物害蟲識別方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明涉及基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，啟動Android平臺手機的應用軟件，連接無線網絡，選擇農作物的種類；采集害蟲圖像，并將害蟲圖像傳輸到應用程序服務器；應用程序服務器對害蟲圖像進行圖像分割，并判斷是否達到預期閾值，若判斷結果為是，則對害蟲圖像依次進行預處理、特征提取和多特征融合，否則，返回重新對害蟲圖像進行分割；對害蟲圖像特征進行識別，并將識別結果及相應的害蟲防治方法傳送至Android平臺手機。本發明還公開了基于Android平臺的農作物害蟲識別系統。本發明使用戶隨時隨地都可以對農作物害蟲進行智能診斷，避免一味的依托農業專家的限制，利用Android手機平臺，徹底改變了傳統的農作物害蟲診斷模式，提高了農田管理效率，方便了用戶。
【專利說明】—種基于Android平臺的農作物害蟲識別方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及智能農業領域，尤其是一種基于Android平臺的農作物害蟲識別方法及系統。
【背景技術】
[0002]害蟲是農作物生長中的大敵，在農作物整個生長期內都有發生，可造成農作物大量減產。現行的害蟲分類、識別工作主要是依靠少數植保專家和農技人員來完成的，但害蟲種類繁多，而每一位植保專家窮其所能也只能識別部分害蟲。越來越多的跡象表明，對害蟲識別需求的增多與害蟲識別專家相對較少的矛盾已日益加劇，尋找新的途徑來解決害蟲的識別工作具有非常重要的意義。
【發明內容】
[0003]本發明的首要目的在于提供一種能夠對農田作物害蟲進行有效及時的自動化診斷、降低農藥使用、提高農產品品質的基于Android平臺的農作物害蟲識別方法。
[0004]為實現上述目的，本發明采用了以下技術方案:一種基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，該方法包括下列順序的步驟:
[0005](I)啟動Android平臺手機上的應用軟件，連接無線網絡，選擇農作物的種類,設置所需識別服務器的地址和端口；
[0006](2)用Android平臺手機的攝像頭采集害蟲圖像，并通過手機終端無線傳輸模塊將害蟲圖像傳輸到應用程序服務器；
[0007](3)應用程序服務器對接收到的害蟲圖像進行圖像分割，并判斷分割后的害蟲圖像是否達到預期閾值，若判斷結果為是，則對害蟲圖像依次進行預處理、特征提取和多特征融合，否則，返回重新對害蟲圖像進行分割；
[0008](4)通過計算服務器和樣本服務器對融合后的害蟲圖像特征進行識別，并將識別結果及相應的害蟲防治方法傳送至Android平臺手機。
[0009]在Android平臺手機上啟動應用軟件，檢測網絡連接情況，若網絡連接成功，則啟動應用系統，否則，提示網絡連接失敗信息；啟動Android平臺手機上的作物種類選擇模塊，選擇農作物的種類，啟動Android平臺手機上的服務器設置模塊，設置所需識別服務器的地址和端口。
[0010]啟動Android平臺手機上的圖像采集模塊，通過其自帶的攝像頭采集害蟲圖像，并通過手機終端無線傳輸模塊將害蟲圖像傳輸到應用程序服務器中的圖像接收模塊；應用程序服務器啟動圖像接收模塊接收害蟲圖像，若接收成功，則將害蟲圖像傳入應用程序服務器中的圖像分割模塊，否則，重新接收新的害蟲圖像。
[0011]應用程序服務器中的圖像分割模塊對接收到的害蟲圖像進行圖像分割處理，通過GrabCut算法對害蟲圖像進行分割，其迭代能量最小化分割算法的過程如下:
[0012]I)定義背景集Tf為矩形框外部分，前景集TQ=(K未知區域K =G，令Tu中像素η的屬性α η=1，其余像素α η=0，對α η=1和α η=0兩類像素分別統計GMM ；
[0013]2)為Tu中像素η估計所在的GMM部件:
[0014]
【權利要求】
1.一種基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，該方法包括下列順序的步驟: (1)啟動Android平臺手機上的應用軟件，連接無線網絡，選擇農作物的種類，設置所需識別服務器的地址和端口； (2)用Android平臺手機的攝像頭采集害蟲圖像，并通過手機終端無線傳輸模塊將害蟲圖像傳輸到應用程序服務器； (3)應用程序服務器對接收到的害蟲圖像進行圖像分割，并判斷分割后的害蟲圖像是否達到預期閾值，若判斷結果為是，則對害蟲圖像依次進行預處理、特征提取和多特征融合，否則，返回重新對害蟲圖像進行分割； (4)通過計算服務器和樣本服務器對融合后的害蟲圖像特征進行識別，并將識別結果及相應的害蟲防治方法傳送至Android平臺手機。
2.根據權利要求1所述的基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，其特征在于:在Android平臺手機上啟動應用軟件，檢測網絡連接情況，若網絡連接成功，則啟動應用系統，否則，提示網絡連接失敗信息；啟動Android平臺手機上的作物種類選擇模塊，選擇農作物的種類，啟動Android平臺手機上的服務器設置模塊，設置所需識別服務器的地址和端口。
3.根據權利要求1所述的基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，其特征在于:啟動Android平臺手機上的圖像采集模塊，通過其自帶的攝像頭采集害蟲圖像，并通過手機終端無線傳輸模塊將害蟲圖像傳輸到應用程序服務器中的圖像接收模塊；應用程序服務器啟動圖像接收模塊接收害蟲圖像，若接收成功，則將害蟲圖像傳入應用程序服務器中的圖像分割模塊，否則，重新接收新的害蟲圖像。
4.根據權利要求1所述的基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，其特征在于:應用程序服務器中的圖像分割模塊對接收到的害蟲圖像進行圖像分割處理，通過GrabCut算法對害蟲圖像進行分割，其迭代能量最小化分割算法的過程如下: 1)定義背景集Tf為矩形框外部分，前景集T0=Φ，未知區域7； = G，令Tu中像素n的屬性α η=1，其余像素α η=0，對α ?=1和α ?=0兩類像素分別統計GMM ； 2)為Tu中像素η估計所在的GMM部件:
5.根據權利要求1所述的基于Android平臺的農作物害蟲識別方法，其特征在于:應用程序服務器啟動圖像顏色特征提取模塊、圖像紋理特征提取模塊、圖像形態特征提取模塊，分別提取害蟲圖像的顏色特征、紋理特征和形態學特征，應用程序服務器啟動圖像多特征融合模塊，對顏色特征、紋理特征和形態學特征進行融合，害蟲圖像識別模塊通過計算服務器和樣本服務器對融合后的害蟲圖像特征進行識別，若有識別結果，則將害蟲圖像識別結果和相應的防治方法返回Android平臺手機，否則，返回結果為未登記害蟲，并將結果申請農業專家進行診斷； 通過提取害蟲的顏色矩來提取顏色特征，圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示，僅采用顏色的一階矩(mean)、二階矩(variance)和三階矩(skewness)就足以表達圖像的顏色分布，圖像的3個顏色分量上，每個分量上有3個低階矩，因此圖像的顏色矩一共只需9個分量，顏色的三個低階矩的數學表達式為:
6.實施權利要求1至5中任一項所述方法的系統,其特征在于:包括: Android平臺手機，采集害蟲圖像，通過手機終端無線傳輸模塊將害蟲圖像傳輸至應用程序服務器； 手機終端無線傳輸模塊，傳輸害蟲圖像； 應用程序服務器，接收害蟲圖像，并對害蟲圖像進行分割、預處理、特征提取、特征融合和害蟲識別； 計算服務器，輔助對害蟲圖像進行識別判斷； 樣本服務器，存儲害蟲樣本。
7.根據權利要求6所述的系統，其特征在于:所述的Android平臺手機包括: 系統登錄模塊，啟動系統，連接無線網絡； 作物種類選擇模塊，選擇農作物的種類； 服務器設置模塊，設置所需識別服務器的地址和端口 ； 圖像采集模塊，通過自帶攝像頭對準害蟲拍照，采集害蟲圖像； 圖像選擇上傳模塊，將害蟲圖像傳輸至手機終端無線傳輸模塊。
8.根據權利要求6所述的系統，其特征在于:所述的應用程序服務器包括: 服務器驗證模塊，驗證Android平臺手機所選擇的服務器地址及端口 ； 圖像接收模塊，接收Android平臺手機發送的害蟲圖像； 圖像分割模塊，對接收的害蟲圖像進行圖像分割； 分割閾值設置模塊，預先設置一個閾值，并判斷分割后的害蟲圖像是否達到該閾值； 圖像預處理模塊，對達到預設閾值的分割后的圖像進行預處理； 圖像顏色特征提取模塊，提取害蟲的顏色特征； 圖像紋理特征提取模塊，將害蟲圖像灰度化，提取害蟲的紋理特征； 圖像形態特征提取模塊，將害蟲圖像二值化，腐蝕、膨脹去噪，提取害蟲的形態學特征； 圖像多特征融合模塊，將害蟲的顏色特征、紋理特征和形態學特征進行融合；害蟲圖像識別模塊， 通過計算服務器和樣本服務器，對融合后的害蟲特征進行識別，并將識別結果發送至Android平臺手機。
【文檔編號】G06K9/62GK103903006SQ201410079477
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2014年3月5日 優先權日:2014年3月5日
【發明者】張潔, 李 瑞, 謝成軍, 宋良圖, 王儒敬, 周林立, 黃河, 董偉, 郭書普, 嚴曙, 聶余滿 申請人:中國科學院合肥物質科學研究院, 安徽省農業科學院情報研究所