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Wi-Pest:一种基于CSI的储粮害虫检测方法

         
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摘要

在粮食储藏过程中,影响粮食安全的环境和生物因素,如粮食温度、环境湿度、水分、气体、霉变、害虫等,均会对粮食储藏安全构成威胁,其中害虫是威胁粮食储藏安全的一个重要因素。因此,需要研究一种快速且有效的检测方法,用于检测储粮害虫。现有的一些方法耗时、设备昂贵、具有潜在的健康危害并且检测效率较低,提出了一种基于信道状态信息(CSI, channel state information)振幅的非接触、快速、低成本的储粮害虫检测方法,即无线测害虫(Wi-Pest, wireless-pest)。通过使用CSI振幅数据验证储粮害虫检测的可行性,在此基础上,设计了Wi-Pest检测方法。首先对CSI振幅数据进行异常值检测、数据归一化和噪声消除预处理,然后通过主成分分析(PCA,principal component analysis)方法压缩数据并提取主特征成分,最后采用随机森林(RF,random forest)分类方法检测储粮害虫。实验结果表明,所提方法在视距(LOS,lineofsight)场景下,能够检测粮堆活体害虫密度的异常情况,检测精度平均可以达到97%。

著录项

  • 来源
    《物联网学报》 |2020年第4期|P.51-61|共11页
  • 作者

    单少伟; 杨卫东; 肖乐; 王珂;

  • 作者单位

    河南工业大学信息科学与工程学院 河南郑州450066粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南郑州450066;

    河南工业大学信息科学与工程学院 河南郑州450066粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南郑州450066;

    河南工业大学信息科学与工程学院 河南郑州450066粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南郑州450066;

    河南工业大学信息科学与工程学院 河南郑州450066粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 河南郑州450066;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 无线通信;
  • 关键词

    CSI; 储粮害虫检测; 振幅; 随机森林分类;

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