(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211143306.3 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 安徽农业大 学 地址 230000 安徽省合肥市长江西路13 0号 (72)发明人 高祥　张鹏　董斌　朱剑桥　 唐雪海　任春秋　王萍　徐志立　 卫泽柱　陆志鹏　刘筱　 (74)专利代理 机构 合肥中悟知识产权代理事务 所(普通合伙) 34191 专利代理师 董华 (51)Int.Cl. G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/22(2022.01)G06V 20/13(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06Q 10/06(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方 法及其系统 (57)摘要 本发明涉及病虫害防治的技术领域， 尤其涉 及一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方法 及其系统。 所述预警方法具体包括以下步骤： 步 骤S1： 通过诱捕器对监测区域内的昆虫进行捕 捉； 步骤S2： 首先判断是否捕捉到昆虫， 在捕捉到 昆虫后， 采用目标检测模型对所述昆虫进行图像 识别， 判断所述昆虫是否为松褐天牛， 当为松褐 天牛时计数； 步骤S3： 若所述昆虫为松褐天牛， 则 根据松褐天牛的数量发出不同等级的预警信息。 通过本发明可以实现对松材线虫病及时有效的 防护。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115393653 A 2022.11.25 CN 115393653 A 1.一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫 预警方法， 其特 征在于， 具体包括以下步骤： 步骤S1： 通过诱捕器对监测区域内的昆虫进行捕捉； 步骤S2： 首先判断是否捕捉到昆虫， 在捕捉到昆虫后， 采用目标检测模型对所述昆虫进 行图像识别， 判断所述昆虫 是否为松褐天牛， 当为松褐天牛时计数； 步骤S3： 若所述昆虫为松褐天牛， 则根据松褐天牛的数量发出不同等级的预警信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方法， 其特征在于， 在 步骤S1之前还 包括以下步骤： 通过历年卫星遥感影像采集， 以及物侯 资料对研究区内不同区域按照所患松材线虫病 的病木数量进行风险等级划分； 按照不同风险等级对研究区内各区域进行诱捕器的安装布置， 其中， 针对不同风险等 级区域， 设置相对应的诱捕器密度。 3.根据权利要求2所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方法， 其特征在于， 步 骤S2中判断所述昆虫 是否为松褐天牛 具体包括以下步骤： 步骤S21： 设置诱捕器内的拉力传感器变化阈值； 当拉力传感器值变化阈值超标时， 通 过相机模块对捕捉器内的昆虫进行拍照分析； 步骤S22： 利用深度学习目标检测模型， 通过对相机模块采集到的RGB数据进行识别处 理， 判断当前被捕捉到的昆虫 是否为松褐天牛并识别其数量。 4.根据权利要求3所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方法， 其特征在于， 步 骤S22中具体包括以下步骤： 步骤S221： 通过样本集对目标检测模型进行训练； 步骤S222： 通过目标检测模型检测出的松褐天牛的图片特征， 确定检测出来的类别信 息； 步骤S223： 结合KCF跟踪匹配方法对目标位置信息进行目标位置检测； 步骤S224： 将计算出响应值最大的检测框作为目标框,获取其置信信息进行深度融合 比较， 确定松褐天牛的数量。 5.根据权利要求4所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方法， 其特征在于， 步 骤S221具体包括以下步骤： 步骤S2211： 构建松褐天牛识别数据集， 利用基于python的Labelimg对所采集图片中的 松褐天牛目标进行 标定； 步骤S2212： 针对应用场景， 选定若干张图片为样本集， 所述样本集包括训练集和测试 集， 按训练集比测试集9:1的比例进行随机分配； 步骤S2213： 通过搭建DarkNet深度学习框架， 构建Yolov5目标检测网络， 在Yolov5目标 检测网络中引入注意力机制对样本集进行训练。 6.一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警系统， 其特征在于， 所述预警系统包括吊圈 (1)、 顶罩(2)、 挡虫板(3)、 接虫器(4)、 集中瓶(6)和数控单 元； 所述顶罩(2)呈倒碟状， 所述吊圈(1)设置在所述顶罩(2)上 方； 所述挡虫板(3)为两块十字交叉连接的矩形面板组成， 所述挡虫板(3)的上端与所述顶 罩(2)的下平面连接； 所述接虫器(4)呈 圆形漏斗状， 所述接虫器(4)的上端口与所述挡虫板(3)的下端连接，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115393653 A 2其中所述接虫器(4)的上端口直径等于或大于所述矩形面板的宽度； 所述接虫器(4)的下端口与所述 集中瓶(6)的开口连通； 所述数控单 元包括拉力传感器(5)、 相机模块， 计算单 元； 所述拉力传感器设置在所述接虫器(4)的下端口， 所述相机模块设置于所述集中瓶(6) 的瓶颈处； 所述计算单元与所述拉力传感器和相机模块连接， 用于根据相机模块采集的数据进行 松材线虫进行 预警分析。 7.根据权利要求6所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警系统， 其特征在于， 所 述计算单 元包括 图像预处理模块， 用于将采集图片的大小和预定尺寸进行比较， 对采集图片进行缩放， 采用Yolov5代码中datasets.py的let terbox函数对 缩放后的图像进行填充处 理； 基准网络模块， 用于使用CSPDarknet结构作 为主干提取网络对预处理后的图像进行残 差卷积， 使用Focus结构作为基准网络对残差卷积后的残差快进行堆叠； Neck网络模块， 用于将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量， 并将得出的特 征向量连接在一 起； 输出模块， 采用相交尺度的衡量方式对特 征向量进行重 叠剪辑。 8.根据权利要求6所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警系统， 其特征在于， 所 述预警系统还包括定位模块， 所述定位模块与数控单元进行数据通信， 向所述数控单元发 生预警系统的位置信息 。 9.根据权利要求6所述的一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警系统， 其特征在于， 所 述预警系统还包括温湿度传感器， 所示温湿度传感器与数控单元进行数据通信， 用于在捕 捉到松褐天牛后， 向所述数控单 元发送捕捉时当地的温湿度数据。 10.一种计算机设备， 其特征在于， 包括处理器、 存储介质， 存储介质上存有计算机程 序， 处理器从存储介质上读取并运行计算机程序以执行如权利要求 1至5中任一项 所述的一 种基于松褐天牛诱捕器松材线虫 预警方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115393653 A 3