基于视觉的农作物病虫害监测飞行器设计与实现

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在农业生产过程中，病虫害是影响农作物产量的重要因素，及时发现并准确识别出病虫害具有十分重要的意义。在传统农业中，人们通常采用人眼判断的方式完成对病虫害的识别，识别效果往往受限于实践经验和取样的合理性，并不同程度存在工作量大、效率低下、工作环境恶劣和易损毁作物等缺点。针对上述问题，本文设计实现了一种基于视觉的农作物病虫害监测飞行器。首先，提出了飞行器的软硬件设计方案。介绍了飞行器的动力学模型，选用STM32F429和uC/OS-Ⅲ设计了飞行控制单元，采用Jetson TK1、Ubuntu和OpenCV实现了机载视觉检测系统。为了便于可视化操作，利用QT、OpenCV和无线通信技术开发了地面监控软件平台。此外，设计了病虫害的监测策略，通过实验确定了飞行器的最佳飞行高度范围。然后，由于目前鲜有公开发表的旋翼无人机航拍的病虫害相关数据集，本文自建数据集以满足病虫害检测的需求。介绍了病虫害视觉检测的相关技术，主要包括目标识别问题的分类、病虫害图像的获取、图像的预处理和图像的特征提取等。研究了农作物病虫害的目标识别算法，分析了级联分类器和基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器的分类工作原理。通过实验测试，比较了两种分类器与不同特征描述算子组合检测的准确率和效率，最终确定采用HOG（Histogram of Oriented Gradient）特征和SVM分类器完成对农作物病虫害的在线监测任务，并将该算法移植到了机载的嵌入式平台。最后，通过实验测试，结果表明：针对自建数据集中所包含的农作物病虫害，所设计的监测飞行器能够实现在线监测。

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作者
张宁宁;
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作者单位

西南科技大学;

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授予单位西南科技大学;
学科信息与通信工程
授予学位硕士
导师姓名楚红雨;
年度 2018
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类
关键词
视觉; 农作物; 病虫害监测;

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