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自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法被引量：29: 1; 作者杨信廷刘蒙蒙 +6 位作者许建平赵丽魏书军李文勇陈梅香陈明李明《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期164-170,共7页; 为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Satura... 展开更多; 关键词图像处理、图像分割算法边缘检测支持向量机颜色空间虫害监测; 在线阅读下载PDF 职称材料

梨小食心虫自动监测识别计数系统研制被引量：12: 2; 作者陈梅香郭继英 +6 位作者许建平赵丽李文勇张睿珂毕丽丽温冬梅李明《环境昆虫学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期1164-1174,共11页; 针对果园梨小食心虫监测中存在的人工计数调查费力且欠准确的问题,本研究设计了一种基于性诱的害虫自动监测装置,通过构建配套的图像处理系统实现了害虫自动识别计数。应用诱芯与粘虫板相结合进行害虫诱捕;机器视觉定时采集粘虫板图像;... 展开更多; 关键词机器视觉性诱自动监测识别计数; 在线阅读下载PDF 职称材料

日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段关键预测因子的筛选及验证被引量：3: 3; 作者纪涛刘慧英 +3 位作者许建平柳瑞刘冉李明《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2018年第5期5-10,共6页; 温室黄瓜霜霉病的暴发依赖于环境信息和栽培管理措施等多种因素的相互作用,生产上测报依赖各种经验模型,但输入因子种类较多,需要进行简化处理。笔者基于田间调查试验,采用主成分分析的方法,从14组日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段的预测... 展开更多; 关键词黄瓜霜霉病菌预警系统主成分分析经验模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

D-2E鼠情智能监测系统在农区不同环境应用效果被引量：4: 4; 作者袁志强张金良 +2 位作者白文军刘春来郭书臣《农业科技通讯》 2016年第10期139-141,共3页; 为推进农区鼠害监测数字化水平,减少劳动量,针对采用夹捕法进行农区鼠情监测时,受多种因素影响导致监测结果波动幅度较大的弊端,2014年北京市引进D-2E鼠情智能监测系统,分别在设施园区、林荒地、养殖场等农区放置感知单元开展监测工作... 展开更多; 关键词农区鼠情智能监测数字化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法被引量：29: 1; 作者杨信廷刘蒙蒙许建平赵丽魏书军李文勇陈梅香陈明李明; 机构上海海洋大学信息学院北京农业信息技术研究中心/国家农业信息化工程技术研究中心/农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室/农业部农业信息技术重点实验室北京市丰台区植保植检站北京市农林科学院植物保护环境保护研究所; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期164-170,共7页; 基金北京市自然科学基金青年项目(6164034) 国家自然科学基金青年科学基金项目(31401683) +2 种基金欧盟FP7项目(PIRSES-GA-2013-612659) 山东省重点研发计划项目(2017CXGC0216); 文摘为了监测温室黄瓜作物虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,该文以粉虱和蓟马为例,提出了一种基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和SVM(support vector machine)的温室粉虱和蓟马诱虫板的图像识别算法。该方法利用HSI(Hue-Saturation-Intensity)颜色空间的I分量与L*a*b*颜色空间的b分量二值图像中害虫目标与背景的高对比性,再分别相应地利用Prewitt算子和Canny算子进行单头害虫边缘分割,再经过形态学处理,最后融合这两幅二值图像完成单头害虫区域的提取。然后提取害虫的5个形态特征(面积、相对面积、周长、复杂度、占空比)及9个颜色特征(Hue-Saturation-Value颜色空间、HSI颜色空间、L*a*b*颜色空间各分量的一阶矩),并对这14个特征参数进行归一化处理,将特征值作为SVM的输入向量,进行温室粉虱和蓟马的诱虫板图像识别。通过分析比较不同向量组合的BP(back propagation)与SVM的害虫识别率、4种不同SVM核函数的害虫识别率,发现颜色特征向量是粉虱和蓟马识别的主成分,且SVM的识别效果优于BP神经网络、线性核函数的SVM分类性能最好且稳定。结果表明:平均识别准确率达到了93.5%,粉虱和蓟马成虫的识别率分别是96.0%和91.0%,能够实现温室害虫的诱虫板图像识别。该研究可以为虫害的监测与预警提供支持,为及时采取正确的防治措施提供重要的理论依据。; 关键词图像处理、图像分割算法边缘检测支持向量机颜色空间虫害监测; Keywords image processing image segmentation algorithms edge detection support vector machines color space pest monitoring; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] S126 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名梨小食心虫自动监测识别计数系统研制被引量：12: 2; 作者陈梅香郭继英许建平赵丽李文勇张睿珂毕丽丽温冬梅李明; 机构国家农业信息化工程技术研究中心北京市农林科学院林业果树研究所北京市丰台区植保植检站北京林业大学; 出处《环境昆虫学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期1164-1174,共11页; 基金北京市优秀人才培养资助(2016000057592G260) 山东省重点研发计划项目(2017CXGC0216) +1 种基金欧盟FP7项目(PIRSES-GA-2013-612659); 文摘针对果园梨小食心虫监测中存在的人工计数调查费力且欠准确的问题,本研究设计了一种基于性诱的害虫自动监测装置,通过构建配套的图像处理系统实现了害虫自动识别计数。应用诱芯与粘虫板相结合进行害虫诱捕;机器视觉定时采集粘虫板图像;基于Visual C#与Matlab混合编程,构建害虫自动识别计数系统。并在桃园应用研制的性诱害虫自动监测系统对梨小食心虫监测结果进行比较。结果显示:自动监测装置的平均诱捕率为89. 58%;梨小食心虫平均识别准确率为94. 11%。表明该自动监测系统的害虫诱捕率和识别准确率均高,提高了害虫监测识别的效率,在害虫监测中具有广阔的应用前景。; 关键词机器视觉性诱自动监测识别计数; Keywords Machine vision sex pheromone lure automatic monitoring identification counting; 分类号 Q968.1 [生物学—昆虫学] S433 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段关键预测因子的筛选及验证被引量：3: 3; 作者纪涛刘慧英许建平柳瑞刘冉李明; 机构石河子大学农学院新疆石河子北京农业信息技术研究中心·农业部农业信息技术重点实验室·农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室·国家农业信息化工程技术研究中心北京市丰台区植保植检站; 出处《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2018年第5期5-10,共6页; 基金国家自然科学基金(31401683) 山东省重点研发计划(2017CXGC0216) 欧盟FP7(PIRSES-GA-2013-612659); 文摘温室黄瓜霜霉病的暴发依赖于环境信息和栽培管理措施等多种因素的相互作用,生产上测报依赖各种经验模型,但输入因子种类较多,需要进行简化处理。笔者基于田间调查试验,采用主成分分析的方法,从14组日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段的预测因子中,筛选出了反映湿度综合信息、温度综合信息和温室管理措施的3个主成分,累计贡献率达到80.76%,并结合前人的研究成果构建经验模型。该模型对黄瓜霜霉病初侵染阶段的预测效果较好(R^2=0.94),可为日光温室黄瓜霜霉病的提早防治提供决策参考。; 关键词黄瓜霜霉病菌预警系统主成分分析经验模型; Keywords Cucumber Pseudoperonospora cubensis Early warning system Principal component analysis Empiricalmodel; 分类号 S436.421.11 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名D-2E鼠情智能监测系统在农区不同环境应用效果被引量：4: 4; 作者袁志强张金良白文军刘春来郭书臣; 机构北京市植物保护站北京市农业局宣传教育中心北京市丰台区植保植检站北京市延庆区植保站; 出处《农业科技通讯》 2016年第10期139-141,共3页; 文摘为推进农区鼠害监测数字化水平,减少劳动量,针对采用夹捕法进行农区鼠情监测时,受多种因素影响导致监测结果波动幅度较大的弊端,2014年北京市引进D-2E鼠情智能监测系统,分别在设施园区、林荒地、养殖场等农区放置感知单元开展监测工作。每个感知单元距工作站40~50 m,整个监测系统覆盖面积约2 500 m2,2015年11月布放结束。同时,试验设常规对比调查,对设施园区和养殖场采用粉剂法每月调查一次,林荒地采用夹捕法调查,每月布夹50个,以捕获率估算鼠密度。2年的监测数据显示：在设施园区和林荒地,D-2E智能监测系统监测的结果与常规监测法的结果比较接近,在养殖场环境,D-2E智能监测系统两年的平均监测结果分别为5.6%和3%,与常规监测结果差异较大,且高峰期不能对应,不能反映出实际的鼠害发生情况。通过对监测结果进行分析,可得出结论：D-2E智能监测系统解决了夹捕法需要晚布晨收费工费时、易受人员技术水平和夹线位置等多种因素影响监测结果准确性的问题,特别是解决了夹捕法的低密度时很难捕获害鼠的难题,可以用于设施园区和林荒地鼠情监测;而养殖场障碍物较多,会影响感知单元的覆盖度,不适于在养殖场环境应用。; 关键词农区鼠情智能监测数字化; 分类号 S443 [农业科学—农业昆虫与害虫防治] S126 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	自动监测装置用温室粉虱和蓟马成虫图像分割识别算法	杨信廷刘蒙蒙许建平赵丽魏书军李文勇陈梅香陈明李明	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	29	在线阅读下载PDF 职称材料
2	梨小食心虫自动监测识别计数系统研制	陈梅香郭继英许建平赵丽李文勇张睿珂毕丽丽温冬梅李明	《环境昆虫学报》 CSCD 北大核心	2018	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	日光温室黄瓜霜霉病初侵染阶段关键预测因子的筛选及验证	纪涛刘慧英许建平柳瑞刘冉李明	《中国瓜菜》 CAS 北大核心	2018	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	D-2E鼠情智能监测系统在农区不同环境应用效果	袁志强张金良白文军刘春来郭书臣	《农业科技通讯》	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料