蔬菜病害识别诊断与预警物联网技术研究与应用

为提高设施蔬菜病害诊断的准确率,研究了设施蔬菜病害识别诊断与预警物联网技术。基于温室环境信息,采用案例检索与模糊推理结合的方法,设计了监测视频采集方法;集合病害产生的环境机理,采用径向基核函数支持向量机,构建了病害预警方法;采用融合视觉显著性与在线聚类的算法对监控视频进行分析处理,针对蔬菜监测视频的特点,修改了传统的IG显著性计算方法生成帧图像视觉显著图,并利用在线聚类和像素帧平均的方法,实现监控视频的关键帧病症图像特征提取;选择图像的颜色与纹理特征作为叶面病害识别的病症图像信息特征,计算出对应的特征值,通过核FISHER判别完成病害识别诊断过程。从理论上,探究设施蔬菜病害发生机理及识别诊断、预警算法,为病害诊断、预警提供新的方法;从实践上,构建设施蔬菜病害识别、预警模型,提高诊断和预警的时效性和准确性,有效降低蔬菜病害带来的经济损失,为提高蔬菜产量、质量提供保障。