[0001] 本发明涉及林业管理技术领域，具体为基于大数据的林业有害生物智能识别系统及方法。

[0002] 在现代化农业生产中，植保工作都是农业效益的保障，做好这已工作可以让农作物更好的生长。农林的生长将会受到各种因素的影响而出现损失，而虫情测报是植保工作中的一项重要工作，同时也是虫害防治的第一关，有效的收集虫情信息是防治虫害的基础。对于农林内害虫密度、种类的检测和虫害的防治是农业生产中的重要工作，通过了解害虫密度及种类能够方便农林工作人员的日常工作，能够帮助农林工作人员准确及时地检测预报、提前做好控制虫害的相关措施，保障农林的正常生长。

[0003] 现有技术中，通过智能采集监控系统设置摄像机配合光照捕捉害虫的图像，再进行图像识别，通过判断体长、尾长、毛色等信息，识别出害虫个体，分析判断出害虫种类、害虫群落结构、数量动态、密度动态等，可全天候监控，详细记录害虫的活动信息。但在目标进行精准监测的同时，对监控摄像头检测方向的调节方法也会大大影响有害生物识别的精准度。由于农林内的植被丰富，监控间隔距离大，且不同监控摄像机设置区域附近的果树分布密度不均，导致害虫的区域分布出现不均匀的情况，摄像头需要一直调整监测方向，无法获取害虫最为密集的位置，难以对林区内害虫的实时增长率进行高效地监测，尤其是在害虫繁殖的高峰期，害虫的数量在短时间内剧增，很容易超出园林的防治预期，对农林作物及植被造成严重的伤害，给农林安全带来极大的威胁。因此，设计农林安全检测精准性高和农林防治能力强的基于大数据的林业有害生物智能识别系统及方法是很有必要的。

[0033] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0034] 请参阅图1，本发明提供技术方案：基于大数据的林业有害生物智能识别系统及方法，包括：

[0035] 数据采集模块、监测控制模块和输出模块，数据采集模块用于获取农林内植被、农作物以及害虫的相关信息；监测控制模块用于对农林内果树进行监测；输出模块用于将农林内有害生物的分析信息输出，数据采集模块、监测控制模块和输出模块相互通讯连接。

[0036] 本发明，通过光斑采样子模块，对目标区域在监测时间段内的出现画面中光照率进行监测，根据光照率与遮蔽情况下树叶高度的关系，对果树的具体生长情况得到有效判断；通过果树分布分析子模块，调节摄像头的角度控制摄像头拍摄画面内最大程度出现较多且完整的果树果实画面，根据广角摄像头原有拍摄的画面中，画面中果树枝干上相关树叶和果实的分布密度判断当前摄像头水平拍摄位置相对于果树上的具体高度值，并根据高度对摄像头拍摄方向进行调节，实现对虫害发生的最密集位置进行高效监测。

[0037] 数据采集模块包括农林信息采集模块和虫类特征信息采集模块，农林信息采集模块用于获取农林内相关植被的生长信息；虫类特征信息采集模块用于获取农林内常见害虫特征的相关信息。

[0038] 监测控制模块包括特征识别模块、计数单元和拍摄角度调节模块，特征识别模块用于获取虫卵在农林区域内的分布信息；计数单元用于获取监测特征的数量；拍摄角度调节模块用于对农林内摄像头拍摄的角度进行控制调节。

[0039] 特征识别模块进一步包括光斑采样子模块和果树分布分析子模块，光斑采样子模块用于在农林的目标监测区域内采样获取光线照射进区域的光斑信息，分析果树繁茂位置相对于摄像头的相对高度；果树分布分析子模块用于分析目标区域内果树的分布密度信息。

[0040] 报警模块包括防治提示模块和农林植被维护模块，防治提示模块用于对检测到农林出现虫害较严重的区域进行虫害防治；农林值被维护模块用于将虫害较严重区域及其周围区域的农林植被进行维护的指令传输值农林工作人员的指令接收终端内。

[0041] 在优选的实施例中，智能识别方法主要包括以下步骤：

[0042] 步骤S1：在农林内接入有害生物智能识别系统，通过设置于农林固定检测点架设的360°无死角摄像头对四周农林种植区域的画面进行拍摄，并将画面信息传输至农林远程监测终端内；

[0043] 步骤S2：农林远程监测终端通过校验和对比在间隔时间段内同一位置果树及其农林植被附近的害虫特征，预测在该位置内害虫的分布密度；

[0044] 步骤S3：在目标区域内进一步对虫类的密度情况进行分析，并依次对农林的每一个区域内虫类的分布量进行预测，分析虫类均分到每一个植被区域所产生的危害系数，若危害系数超过额定值，则将维护指令通过输出模块传输至工作人员的维护控制终端内。

[0045] 在本实施例中，步骤S1进一步包括：

[0046] 步骤S11：系统将广角摄像头的原设置角度进行调节，提取采样画面，并根据画面内光斑的面积获取摄像头的角度调整因子参数信息；

[0047] 步骤S12：通过采样模块，分析获取果树果实分布最密集的位置，恢复原有预设拍摄角度后控制目标广角摄像头在水平方向上未转动的情况下在竖直方向上调整角度θ°。

[0048] 在本实施例中，步骤S11进一步包括：

[0049] 步骤S111：系统获取在划分区域空间内的z个广角摄像头镜头内正常拍摄的实时画面，并获取到基于当前区域内种植果树的树木分布高度后，将拍摄的画面区域裁剪为该摄像头对应的一个采样画面，其中所有摄像头拍摄的采样画面对应的区域面积大小相同且采样画面内的地块区域不重叠；

[0050] 步骤S112：在当前区域内太阳照射强度高于额定值的时间内，依据光斑面积总和值从大到小的顺序对区域进行降序排列，获取所有画面内光斑面积总和值S总，获取角度调整因子 其中S0为在系统通过数据库获取的在当前摄像头相对于地面的架设高度下光线照射在地面形成的光斑参考面积值，ε为级数控制因子。

[0051] 在同等叶片密度的遮蔽情况下，果树内叶片和果实的分布高度越接近地面，地面光斑的面积越小；反之，果树内叶片和果实的分布高度越远离地面，地面光斑的面积越大。

[0052] 通过本技术方案，解决了不同监测位置海拔不同，果树果实的分布位置不同，导致难以对果树的密集高度进行有效监测的问题。通过对目标区域在监测时间段内的出现画面中光照率进行监测，根据光照率与遮蔽情况下树叶高度的关系，对果树的具体生长情况得到有效判断。

[0053] 在本实施例的步骤S12中，广角摄像头调整角度的方法具体为：

[0054] 步骤S121：在广角摄像头原有拍摄的画面中，将拍摄画面信息用水平线依次等分为k个相同大小的水平长条画面区域，其中k的具体值由广角摄像头在竖直方向上能够拍摄的最大角度θ0°决定，k与广角摄像头拍摄最大角度θ0呈正比，k的最大值为6，并对每一个水平长条画面区域内出现果实特征对应果树果实在拍摄画面中占据的总面积值进行统计，分2
别获取k个画面区域内果树果树画面总面积值X1、X2……Xk，其中面积值的单位为cm；

[0055] 步骤S122：依据占据总面积值从大到小的顺序对画面区域进行降序排列，提取总面积最大的画面区域，在该画面区域内通过数据库内存储的的特征提取方法对拍摄画面内出现非完整果实特征的次数进行统计，则当前画面区域内果树的排布率其中r为目标果树果实的半径，半径的单位为cm，Q为系统
获取的画面区域内出现非完整果实特征的次数；

[0056] 步骤S123：则广角摄像头调整角度 其中λ为系统设定的角度调整因子，其中广角摄像头调整角度值的正负决定广角摄像头的调整方向，当λ的值为正时，设置广角摄像头向上调整角度；当λ的值为负时，设置广角摄像头向下调整角度。

[0057] 本技术方案仅针对于在果树上蛀果树果实的场景，对于果树的生长繁茂器，大量树叶会影响摄像的检测精度；

[0058] 通过果树果实的特征完整度分析果树在摄像头附近的排布密度；通过果树果实占据拍摄画面的面积值分析果树与摄像头的水平距离，并通过调节摄像头的角度控制摄像头拍摄画面内最大程度出现较多且完整的果树果实画面；

[0059] 通过本技术方案，解决了在目标林区内摄像头无法拍摄画面获取画面内的果树果树分布信息调节合适的拍摄角度，导致难以对果树上害虫的集中区域进行有效识别分析的问题。根据广角摄像头原有拍摄的画面中，画面中果树枝干上相关树叶和果实的分布密度判断当前摄像头水平拍摄位置相对于果树上的具体高度值，并根据高度对摄像头拍摄方向进行调节，实现对虫害发生的最密集位置进行高效监测。

[0060] 在本实施例中，步骤S2进一步包括：

[0061] 步骤S21：特征识别模块根据有害生物数据库图片提取虫类的特征，特征包括至少三个特征值；

[0062] 其中，特征识别模块内预设有多种昆虫的图像模型，特征识别模块将特征值代入图像模型，得到特征值对应的虫类类别；

[0063] 步骤S22：计数单元根据画面信息内目标昆虫种类的特征出现数量得到目标种类的虫类数量，系统对划分区域空间内昆虫的核心繁殖区进行统计和标记；

[0064] 其中，特征识别模块内还预设有多种果树的生长形态信息，特征识特征值代入图像模型，结合目标区域画面内果树果实的虫蛀率、果树叶片的啃食度信息，获取该虫类在植被区域所生产的危害系数；

[0065] 步骤S23：农林远程监测终端通过校验和对比在间隔时间段内同一位置果树及其农林植被附近的害虫特征，预测在该位置内害虫的分布密度，并依据参考点依次向四周区域进行繁殖分区域的扩散，分别分析每个分区域内昆虫繁殖的具体情况。

[0066] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

[0067] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。