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[专利] 发明专利 CN201510642800.8
重庆师范大学 2015-12-23
摘要:本发明公开了一种基于图像传感网的智能农业驱鸟系统和方法,包括:智能图像采集设备、控制器、驱鸟器;所述智能图像采集设备采集图像数据,所述智能图像采集设备连接控制器,由控制器存储图像数据,将图像数据存储在数据库中进行图像分析,所述控制器连接驱鸟器,所述控制器对图像数据进行判断,如果存在飞鸟,控制驱鸟器进行驱鸟操作。
[硕士论文] 娄志凯
农业信息化 重庆师范大学 2016(学位年度)
摘要:鸟类危害是指鸟类的觅食行为对农作物产生的危害,鸟类对经济作物的食用导致农民利益受损,严重的导致粮食供应受到影响。尤其是近些年来我国加强了对环境和鸟类生物的保护,野生鸟类越来越多,对农作物产生的危害也越来越大。目前经分析各种驱鸟方法发现超声波驱鸟的效果好,但是需要长时间发声需要耗费大量电力从而造成资源浪费。如果可以通过监测装置检测到鸟类的踪迹,并以此为信号启停超声波驱鸟器,则可以大大降低这种浪费。目前国内外的鸟类检测手段主要包括热成像法、雷达法,图像处理等一系列的方法。前两种检测方法的性价比太低,往往需要昂贵的设备,对于农民阶层很难承受。相比之下,图像处理法则相对廉价,通过摄像头将图像信息传递给微型处理器进行处理即可。这对于连年受鸟害侵袭,不堪其扰的农民来说,性价比较高,也容易推广。图像处理技术中鸟类特征提取以及跟踪作为该驱鸟系统的关键技术。
  首先,本文通过机器学习的方法对ImageNET上的33623个样本进行筛选和数据分析,得到正面鸟类样本31495个,负面鸟类样本1064个。然后,对于原始图像进行小图的扣取,人工分类小图哪些是由鸟类信息的,通过HOG特征提取出这些数据的特征向量,并对其进行窗宽加权,利用机器学习的方法对数据样本进行训练,根据训练的结果得到相对于随机分类更好的局部分类器。将多个局部分类器组合成最终分类器。
  其次,图像转换为信号输入到处理器,处理器通过函数变换对图像信号预处理,比如高斯函数可以消除信号噪点,平滑图像;拉普拉斯可以在平滑的基础上适当锐化图像,增强原有的细节)。然后对于输入图像进行小图划分(20×20),对小图同样进行HOG特征处理和窗宽加权。再次,利用鸟类模型训练过程中训练出的特征模型进行识别,通过MeanShift算法对于鸟类视频进行跟踪。
  然后,以4个常规的MP4格式视频文件作为实验对象,在VS2010环境下进行跟踪目标测试。对于实验的各个视频均能追踪到目标,证明该算法的可行性。
  最后,根据前面的研究,进行一系列的系统分析,来设计前端的系统以及后台管理系统,最终得到智能驱鸟系统的系统设计方案。
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