[00291512]基于图像的农作物虫害检测技术
交易价格：
面议
所属行业：
硬件/数码
类型：
非专利
技术成熟度：
正在研发
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
扬州大学
进入空间
所在地：江苏扬州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率2448*3264）处理速度小于1秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度2秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核对，检测精度业已达到到人眼水平，速度高于人眼。本项目共申请发明专利2项、项目获得江苏省农业项目（江苏省科技厅）的支持。
主要技术（性能）指标：害虫检测速度<1秒；叶片伤害检测速度约2秒； 害虫检测精度≥98%；叶片伤害检测精度高于人眼。
应用范围及市场前景：基于图像的农作物虫害检测技术不仅可以适用于水稻、小麦、大麦、玉米等农作物的病害防治工作，也可以应用决大多数植物叶片病害检测，可以大大减轻人工成本，有
本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率2448*3264）处理速度小于1秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度2秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核对，检测精度业已达到到人眼水平，速度高于人眼。本项目共申请发明专利2项、项目获得江苏省农业项目（江苏省科技厅）的支持。
主要技术（性能）指标：害虫检测速度<1秒；叶片伤害检测速度约2秒； 害虫检测精度≥98%；叶片伤害检测精度高于人眼。
应用范围及市场前景：基于图像的农作物虫害检测技术不仅可以适用于水稻、小麦、大麦、玉米等农作物的病害防治工作，也可以应用决大多数植物叶片病害检测，可以大大减轻人工成本，有
