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申请/专利权人：兰州大学
摘要：本发明公开了一种适用于农作物害虫的检测方法及处理系统，包含以下步骤：1使用YOLOV5算法对采集到的农作物图片进行目标检测，判断害虫的种类及生长阶段；2利用DeepSort和LSTM算法跟踪害虫的运动轨迹，划分其分布区域，并对其可能扩张的位置进行预测；3使用上述收集到的信息进行灭虫策略决定4控制农业机器人到达目标区域做出对应的灭虫操作。本发明结合深度学习中的YOLOV5、DeepSort和LSTM算法，检测农业生产中可能出现的病虫害，并根据具体情况和分布区域做出合适的灭虫策略，适用于大多数农业灭虫领域。
主权项：1.一种农作物害虫检测处理方法，其特征在于，包括如下内容：采集农作物图像，采用YOLOV5对所述目标图像进行检测，获得害虫种类信息和生长阶段信息。采用DeepSORT和LSTM来对害虫当前位置信息进行跟踪，得出其分布区域并预测其可能移动到的区域。对所有的信息进行汇合，针对不同的害虫种类及其生长阶段还有其分布区域来做出灭虫策略。控制农业机器人移动至消灭目标害虫的最佳位置，执行最佳的灭虫策略，完成害虫灭杀。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学 一种适用于农作物害虫的检测方法及处理系统
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