基于计算机视觉技术的病虫害防治系统主要包括以下工作流程：
一、图像采集
- 设备选择与布置
- 根据监测区域的大小和作物类型，选择合适的图像采集设备。在小范围的温室或果园中，可以使用高清摄像头；对于大面积农田，常采用无人机搭载多光谱或高光谱相机。这些设备会被合理地布置在农田周围或上方，确保能够覆盖整个监测区域。
- 例如，在葡萄园病虫害监测中，会在葡萄园的不同位置安装固定摄像头，同时定期利用无人机进行空中拍摄，以获取不同视角的图像。
- 采集参数设置
- 需要设置采集时间间隔、图像分辨率、光照条件等参数。采集时间间隔要根据病虫害的发生周期和作物生长阶段来确定。一般来说，在病虫害高发期，采集频率会适当提高，可能每隔几小时采集一次；在病虫害低发期，可以适当延长采集间隔。
- 例如，对于容易在夜间活动的害虫，可能需要在夜间也进行图像采集，并且要配备合适的照明设备以保证图像质量。
二、图像预处理
- 灰度化处理
- 彩色图像包含大量信息，但处理复杂度较高。将彩色图像转换为灰度图像可以减少计算量，同时保留图像的基本结构和纹理信息。灰度化的方法有多种，如加权平均法，根据人眼对不同颜色的敏感度赋予 RGB 三个通道不同的权重，然后计算出灰度值。
- 降噪处理
- 由于田间环境复杂，采集的图像可能会包含噪声，如椒盐噪声、高斯噪声等。可以采用滤波方法进行降噪，例如中值滤波，它用像素邻域灰度值的中值来代替该像素的值，能够有效去除椒盐噪声，同时保护图像的边缘信息。
- 图像增强
- 通过增强对比度、亮度等操作来提高图像质量，使病虫害特征更加明显。直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以调整图像的直方图，使图像的像素分布更加均匀，从而增强图像的对比度。
三、特征提取
- 颜色特征提取
- 许多病虫害会导致作物叶片或果实的颜色发生变化。通过提取颜色直方图、颜色矩等特征来描述颜色信息。例如，当作物感染锈病时，叶片上会出现锈色斑点，颜色直方图可以反映出这种颜色变化的分布情况。
- 纹理特征提取
- 病虫害也会改变作物表面的纹理。可以使用灰度共生矩阵来提取纹理特征，如能量、对比度、相关性、熵等。例如，当叶片被害虫侵蚀后，其表面纹理会变得粗糙，通过计算纹理特征可以发现这种变化。
- 形状特征提取
- 对于一些能够形成明显形状特征的病虫害，如病斑形状、害虫外形等，通过边缘检测算法（如 Canny 边缘检测）提取形状轮廓，然后计算形状的几何特征，如面积、周长、圆形度等。例如，叶斑病的病斑形状可以通过形状特征来进行识别和分类。
四、病虫害识别与分类
- 模型训练
- 利用大量标注好病虫害种类和特征的图像样本，训练机器学习或深度学习模型。深度学习中的卷积神经网络（CNN）是常用的模型，如 ResNet、VGG 等。这些模型通过多层卷积层和池化层自动学习图像中的特征模式。
- 在训练过程中，需要将图像样本分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的参数，测试集用于评估模型的性能。
- 识别与分类过程
- 将提取的图像特征输入到训练好的模型中，模型根据学习到的特征模式对病虫害进行识别和分类。例如，模型可以判断出是真菌性病害还是细菌性病害，或者是哪种害虫的侵害，并且还能评估病虫害的严重程度，如轻微感染、中度感染或重度感染。
五、预警与防治决策
- 预警机制
- 当系统识别出病虫害并判断其严重程度达到预警阈值时，会通过短信、APP 推送、声光报警等方式向种植者或植保人员发送预警信息。预警信息包括病虫害种类、发生位置、严重程度等内容。
- 防治决策支持
- 根据病虫害的识别和分类结果，系统可以提供相应的防治建议。例如，对于某种害虫，系统会推荐使用特定的生物防治方法或化学农药，同时提供合适的施药剂量和施药时间等信息，帮助种植者制定科学合理的防治策略。
六、防治效果监测
- 再次采集图像
- 在实施防治措施后，按照一定的时间间隔再次采集作物图像，重复上述的图像预处理、特征提取、识别与分类等步骤。
- 效果评估
- 通过对比防治前后病虫害的种类、严重程度等指标，评估防治效果。如果防治效果不理想，系统会建议调整防治策略，如更换农药、改变施药方式等，直到病虫害得到有效控制。
