参赛信息

基于机器视觉的稻麦常见病害自动检测与测报系统

项目介绍

稻和小麦是我国最主要的粮食作物,关系民生。稻麦病害对水稻、小麦的健康生长带来极大的危害。为了及时防治病害、降低危害,测报工作尤为重要。传统的稻麦病害测报工作为田间肉眼观察和人工统计,存在人眼观察病害精度不统一、病害测报缺乏时效性等问题,易延误病害防治适期,导致水稻、小麦严重减产,造成巨大的经济损失,亦可能造成农药的大量施用,破坏生态环境并带来食品安全问题。另外,还存在基层植保人员严重不足、植保网络信息服务不完善等亟需解决的问题。我国暂无稻麦病害综合测报与咨询平台,且没有稻麦病害数据库对检测结果等数据信息进行保存供检索、分析与研究使用。
    机器视觉与计算机技术的发展为机器代替人眼提供了切实可行的途径,本项目针对传统人工测报中存在的不足,基于机器视觉、图像处理及模式识别理论,建立了有效的图像采集技术,并针对稻麦常见病害建立了高效的图像分割、特征抽取、分类识别算法。利用研究的关键技术,研发了基于机器视觉的稻麦常见病害自动检测装置,实现了对水稻、小麦常见病害的识别与定级。并在开发检测装置的基础上,搭建了稻麦病害测报与咨询平台,实现了稻麦病害的智能化精准测报和病害咨询服务。
本项目采用机器精测替代人工调查,突破了稻麦病害精准化检测难题,规范了病害监测过程。解决了当前病害测报无法有效保存信息的问题,实现了稻麦病害高效测报与防治服务,使农田用药更加精准,降低种植成本,保护生态环境。可广泛应用于我国稻麦病害的诊断、测报与防治方案制定,以及农作物病害大数据分析等领域的研究与实践过程,具有广阔的市场前景。
科技日报社对本项目进行了详细报道。项目也得到了江苏省植物保护植物检疫站、中国农业科学院植物保护研究所及南京航空航天大学等单位多个权威专家高度评价和认可,一致认为产品技术先进,创新性突出,应用性强,有助于解决人工调查测报存在的问题。

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