申请/专利权人：安徽大学

申请日：2024-04-30

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118115903B

主分类号：G06V20/17

分类号：G06V20/17;G06V20/10;G06V10/774;G06V10/778;G06V10/40;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开

摘要：本发明涉及病虫害防治技术领域，本发明公开了基于AI技术松材线虫病智能识别处理系统；包括采集选定区域的历史训练数据集合，基于历史训练数据集合，训练预测出树木状态值的机器学习模型，采集实时的综合虫害数据，预测出实时的树木状态值，识别出可疑树木，采集可疑树木的虫害特征，识别出虫害树木，基于虫害树木的虫害识别指数，生成虫害紧急度级别，制定一级处理指令或二级处理指令；相对于现有技术，能够根据树木的综合外在数据和综合内在数据，对树木进行准确的双重识别处理，避免出现松材线虫病树木误识别或漏识别的现象，确保出现松材线虫病的树木能够得到及时有效的治理，进而有利于林业部门对松材线虫病的识别和治理。

主权项：1.基于AI技术松材线虫病智能识别处理系统，应用于AI服务器，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集选定区域的历史训练数据集合，历史训练数据集合包括综合虫害数据和树木状态值；模型训练模块，用于基于历史训练数据集合，训练预测出树木状态值的机器学习模型，并基于训练完成的机器学习模型预测出树木状态值；可疑识别模块，用于采集实时的综合虫害数据，预测出实时的树木状态值，基于实时的树木状态值，识别出可疑树木；特征拾取模块，用于采集可疑树木的虫害特征，基于虫害特征，生成虫害识别指数；虫害特征包括咀嚼频率占比值和树木含水变化值；咀嚼频率占比值的获取方法包括：通过振动传感器采集可疑树木的树干位置的个咀嚼振动信号集合，并分别统计个咀嚼振动信号集合的频率总量；逐一识别个咀嚼振动信号集合中所有咀嚼振动信号的频率值；将频率值位于预设第一频率阈值和预设第二频率阈值之间的咀嚼振动信号记为目标频率，并统计目标频率的数量；将个咀嚼振动信号集合中目标频率的数量分别与个咀嚼振动信号集合的频率总量比较，获得个子占比值；子占比值的表达式为： ；式中，为第个子占比值，为第个咀嚼振动信号集合中目标频率的数量，为第个咀嚼振动信号集合的频率总量；将个子占比值累加后求平均，获得咀嚼频率占比值；咀嚼频率占比值的表达式为： ；式中，为咀嚼频率占比值，为第个子占比值；树木含水变化值的获取方法包括：通过露点湿度计测量可疑树木个不同高度位置的含水数据，获得个树木含水值；检测可疑树木所在位置的环境湿度值，将个树木含水值与环境湿度值一一求差比较，获得个子变化值；子变化值的表达式为： ；式中，为第个子变化值，为环境湿度值，为第个树木含水值；去掉个子变化值的最大值和最小值，将余下的个子变化值累加后求平均，获得树木含水变化值；树木含水变化值的表达式为： ；式中，为树木含水变化值，为第个子变化值；虫害识别指数的表达式为： ；式中，为虫害识别指数，、为权重因子；虫害识别模块，用于基于虫害识别指数与预设的虫害识别阈值，识别出虫害树木；智能处理模块，用于基于虫害树木的虫害识别指数，生成虫害紧急度级别，基于虫害紧急度级别，制定一级处理指令或二级处理指令。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学 基于AI技术松材线虫病智能识别处理系统

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