一种野外土栖白蚁危害程度的环境识别方法与流程

本发明涉及野外白蚁危害防治，特别涉及一种野外土栖白蚁危害程度的环境识别方法。

背景技术：

1、白蚁是破坏性极大的世界性害虫，其危害几乎涉及到国民经济的各个领域，对房屋建筑、水库提坝、山林果园、通讯设备等的为害尤为严重。又以土栖白蚁是破坏性最大、为害最常见的白蚁种类，包括黑胸散白蚁、黑翅土白蚁等为我国常见土栖白蚁；以不同生活史形态又可分为蚁王、蚁后、蚁卵、幼蚁、若虫、分飞前长翅蚁、分飞后脱翅繁殖蚁、补充型繁殖蚁、工蚁、兵蚁等。不同种类或不同形态的白蚁出现，所隐含的生态行为及防治方法都有不同，因此识別分析出不同样态的白蚁，对白蚁防治效率具有重要的意义。随着云计算、大数据、ai人工智能等技术的成熟与完善，可借助相关技术推动白蚁监测防治工作发展。

2、公开号：cn116931110a的发明专利：一种土石堤坝白蚁巢穴探测方法及装置，即在无人机上固定高清摄像仪和/或红外热成像仪和/或红外气体成像仪和/或植物光谱仪。通过高清摄像仪拍摄堤坝表面及其周围图像，采用人工智能训练法训练的ai模型，识别高清图像中反应白蚁生活习性的自然现象；红外热成像仪利用白蚁巢穴内部温度与堤坝表面温度存在温差的特性，查寻堤坝表面温度异常点；红外气体成像仪检测堤坝表面的co2分布，发现二氧化碳异常的区域；植物光谱仪搜索堤坝表面的植物光谱变化，查找可能的白蚁巢穴上部菌类。将上述二种或三种或四种设备装到无人机上通过多种设备同步扫描相同的区域，筛查异常区域，确定白蚁巢穴区域，再配合人工、物理检测等手段确定白蚁巢穴。

3、公开号：cn117132905a的发明专利：一种基于无人机的白蚁外露特征智能检测方法及蚁巢定位方法，该白蚁外露特征智能检测方法通过预先构建表征白蚁外露特征的白蚁外露特征图像特征参数集合，并基于白蚁外露特征图像特征参数集合构建白蚁外露特征检测模型，再将由无人机在待检测区域获取且经处理后得到的待检测图像输入到白蚁外露特征检测模型内，以基于该白蚁外露特征检测模型的检测结果判断待检测图像中是否含有白蚁外露特征，并进一步基于白蚁外露特征的检测结果确定待检测区域是否有白蚁活动，实现了针对待检测区域的白蚁外露特征的智能化检测，有利于提高待检测区域内白蚁外露特征所处位置的标定效率和准确度。

4、公开号：cn112205369a的发明专利：一种基于物联网的区域白蚁智能监测控制灭杀系统，包括：白蚁监测控制系统，所述白蚁监测控制系统包括若干种类的白蚁监测控制设施，每种白蚁监测控制设施均设有数据采集模块和数据传输模块，所述数据采集模块用于采集白蚁监测控制数据，并将检测数据发送给与所述数据采集模块连接的数据传输模块，将白蚁监测控制数据传输给后台数据处理中心；后台数据处理中心，所述后台数据处理中心用于将白蚁监测控制数据进行数据存储、数据分析计算、蚁情综合分析，并根据分析结果进行预警、报警；客户端，所述客户端包括施工及监测端、管理及监测端、系统运维端。

5、公开号：cn111990373a的发明专利：一种自动灭蚁装置，其特征在于：包括爬墙机器人，所述爬墙机器人上设有控制器、图像采集装置、探测装置、gps定位装置、频率可调的声波发生器、自动印章装置、电动钻头、喷药装置，所述爬墙机器人、图像采集装置、探测装置、gps定位装置、频率可调的声波发生器、自动印章装置、电动钻头、喷药装置均与控制器电连接。该自动灭蚁装置无需人工参与、自动化程度和效率较高。另外还提供一种无需人工参与、自动化程度和效率较高、且检测较为准确的自动灭蚁装置的控制方法。

6、公开号：cn110288899a的发明专利：一种均质堤坝三维动物洞穴致灾机理模拟的装置和方法，包括离心模型箱、支撑机构、拉拔调节机构、洞穴模拟架和安全检测机构。拉拔调节机构包括滑轨、滑块和水平拉拔驱动装置；洞穴模拟架包括圆环和至少三根直杆；所有直杆的一端沿周向均布在邻近背水坡面的圆环端面上，另一端形成顶点非固定端，并预埋在堤坝中；通过调节每根直杆与圆环之间的夹角，实现不同三维动物洞穴的模拟；安全检测机构包括位移传感器、渗压计、渗流监测传感器和图像测量系统。本发明在堤坝模型达到预定离心加速度后，实现白蚁、獾类等动物的三维洞穴网络的制作模拟，真实地反映堤坝运行过程中动物洞穴的出现，揭示其在复杂水力条件下的致灾过程和致灾机理。

7、公开号：cn109006743a的发明专利：一种智能防控白蚁的方法，利用摄像头对小区白蚁进行网格式监测，发现有白蚁存在时，在孔内投放药饵来消灭白蚁，同时记载此处土壤的各种数据，研究白蚁喜欢的土壤特性，从而更好地对白蚁进行防控。

8、公开号：cn110992389a的发明专利：一种白蚁监测方法、装置、及存储装置。其中，该方法包括：获取白蚁监测视频的当前图像帧及上一图像帧之间的差分图像；然后检测该图像中的连通域，并对该图像中的连通域数量进行统计。通过上述方式，能够实时更新白蚁活动信息，尤其可以实时更新地下白蚁活动信息，如估计出当前图像帧中白蚁数量等，方便了监测人员监测；相比较于现有技术，无需饵料、无需人工估计；且该方法的拓展性强，后序可以继续迭代升级，如后序对白蚁进行跟踪，监测蚁群的行为等。

9、公开号：cn116310369a的发明专利：一种基于多图像注意力特征融合的农作物虫害最优视角识别方法，包括如下过程：通过已预训练好的识别模型对已获取的多张不同视角的虫害图像进行特征提取，得到每张虫害图像的特征向量；将所有虫害图像的特征向量通过多头自注意力和门机制自适应地选取，得到各个虫害图像的最优视角特征；对所有虫害图像的最优视角特征进行分类，并筛选出所述多张不同视角的虫害图像中虫害的类别。本发明方法通过注意力和门机制进行特征融合，实现了数据自动清洗和最优视角识别，从而使训练的分类器更具鲁棒性和高识别精度，模型简单高效，且在使用中农户仅需多拍几张照片便可获得比传统方法更可信的识别结果，具有重大的经济价值。

10、期刊论文termite pest identification method based on deep convolutionneural networks开发适用于移动端应用的白蚁图像识别自动深度学习分类器，在实验室的单纯背景下，使用手机摄像头进图像截取；通过mobilenetv2影像识別模型，实现了白蚁分类系统。通过该技术可以识別出4种不同种类的白蚁，及工蚁、兵蚁2种不同形态的蚁群。

11、综上所述，上述现有的相关技术主要有4个方向，第1个方向通过无人机针对可能发生白蚁灾害的位置进行巡检，但该技术只针对开阔区域的表面进行侦测，无法探知地下隐蔽，或树木建筑遮蔽处的白蚁活动情况；第2个方向通过物联网设备进行灭蚁工作，但该技术方向并沒有分析出蚁害的危害程度及分布，并未能更有效的去控制白蚁活动；第3个方向通过机理模拟三维动物洞穴造成水利构造物致灾情况，主要是分析情境模拟危险发生后的致灾情况，非白蚁防治工作；第4个方向通过人工智能识別白蚁的技术，该技术方向虽然可知白蚁数量推估出蚁害的危害程度，但未结合地理信息技术知道白蚁活动的分布及扩散方向，更无法更有效的阻止白蚁扩张。然而，不同危害程度大小区域所採取的防治策略不同，在小面积区域可采用投药、大面积区域可采用水泥灌浆；结合危害程度分析及地理信息可以知道白蚁活动的分布及扩散方向，从而可以提前预防阻止。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明旨在提出一种野外土栖白蚁危害程度的环境识别方法，通过在野外地面或地下设置引诱装置，引诱装置放置于保护对象上，保护对象包括但不限于房屋建筑、水库提坝、山林果园、通讯设备等可能有白蚁危害的区域；通过引诱装置内摄像仪收集到复杂图像，复杂图像内容包括但不限于装置背景、引诱饵料、白蚁、白蚁蚁巢、泥被、蚁道等；通过智能算法把复杂图像内的各种信息识別出引诱饵料、白蚁蚁巢、白蚁种类形态的入侵情况，并且通过识別出引诱装置内部环境情况，精准评估出白蚁危害程度及防治的策略；从而实现了数字化场景、智慧化识別、精准化决策的路径。

2、为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

3、一种野外土栖白蚁危害程度的环境识别方法，包括以下步骤流程：

4、s1：在野外地面或地下设置并安装引诱装置群，建立每个引诱装置的地理信息数据库；

5、s2：获取所有野外地面或地下设置的引诱装置里的摄像仪实时图像，并且送入测报模型用的白蚁环境图像实时数据库中；

6、s3：建立训练模型用的白蚁环境图像训练数据库；

7、s4：架构及训练白蚁环境识別训练模型，并且训练完成后生成白蚁环境识別测报模型；

8、s5：通过s4白蚁环境识別测报模型，识別s2白蚁环境图像实时数据库内的实时图像，并且识別出引诱铒料位置、白蚁蚁巢位置、白蚁种类形态，并统计白蚁入侵情况；

9、s6：通过s1地理信息数据库及s5统计白蚁入侵情况，分析出野外白蚁危害程度，并提供防治策略。

10、进一步的，在所述步骤s1中，所述野外地面或地下设置并安装引诱装置群即为进行白蚁防治的目标区域，部置多个引诱装置形成群集，所述野外地面或地下包括房屋建筑、水库提坝、山林果园、通讯设备区域的地面或地底下，所述引诱装置包括至少1组半封闭的盒子、1组摄像仪及诱饵。

11、进一步的，在所述步骤s2中，摄像仪包括一般、显微、高清、红外、远红外、多光谱、高光谱摄像仪，所述实时图像为通过视频流、照片不同形式的图像内容获取。

12、进一步的，在所述步骤s3中，所述白蚁环境图像训练数据库包括每张图片内人工标注的坐标位置及类型名称。

13、进一步的，在所述步骤s4中，所述白蚁环境识別测报模型为基于大数据及人工智能方法而得的测报模型，所述白蚁环境识別测报模型基于白蚁环境图像数据，通过提取感兴趣图像并在输入模型后输出得到对应的引诱饵料、白蚁蚁巢、白蚁种类形态的信度阈值结果；白蚁环境识別测报模型的建模过程如下：

14、s41：获取白蚁环境图像：获取方式为通过s3白蚁环境图像训练数据库得到，白蚁环境图像数量同时有多个，同时获取的多个白蚁环境图像供步骤s42使用；

15、s42：将同时获取的多个白蚁环境图像，各张分別提取感兴趣图像，提取感兴趣图像的方法包括canny法、selective search法、region proposal network法、前后时间差异比较法，感兴趣图像供步骤s43使用；

16、s43：感兴趣图像作为输入项，以及将图像内容通过人为方式标注出引诱铒料位置、白蚁蚁巢位置、白蚁种类形态1、白蚁种类形态2、……、白蚁种类形态n并作为输出项，通过基于支持向量机或卷积式神经网络或dpm或r-cnn或fast r-cnn或faster r-cnn或yolo或ssd的方式对白蚁环境识別训练模型进行率定验证建模。

17、进一步的，在所述步骤s5中：通过白蚁环境识別测报模型标注出引诱饵料、白蚁蚁巢以及白蚁种类形态：黑翅土白蚁、兵蚁、工蚁；所述统计白蚁入侵情况为将图片中标注出引诱饵料的面积abait求出以及将白蚁蚁巢的面积anest求出以及将白蚁种类形态为黑翅土白蚁、兵蚁、工蚁的数量ctermite求出。

18、进一步的，在所述步骤s6中，分析出野外白蚁危害程度是基于帕累托最优解方法对每个引诱装置的地理信息中引诱饵料面积abait，越小代表被白蚁咬食的越多；白蚁蚁巢面积anest，越大代表白蚁入侵越严重；白蚁种类形态数量ctermite，越多代表白蚁越活跃，通过多目标数据计算得到非支配解，并构成帕累托解集，得到每个引诱装置的地理信息野外白蚁危害程度。

19、进一步的，所述帕累托最优解方法的计算过程包括：

20、s61：每个引诱装置的地理信息中引诱饵料面积进行比较，所述引诱装置的地理信息计有个，所有引诱装置的地理信息中引诱饵料面积：

21、

22、然后将第个引诱装置的地理信息中引诱饵料面积对所有引诱装置的地理信息中引诱饵料面积进行比较，当第个引诱装置的地理信息中引诱饵料面积小于第个时，代表第个可支配第个，可支配数公式如下：

23、

24、其中，是在第个引诱装置的地理信息中引诱饵料面积目标支配的解数量，将所有个引诱装置计算可得所有引诱装置的地理信息中引诱饵料面积目标支配的解数量：

25、

26、引诱饵料面积目标支配的解数量供步骤s64使用；

27、s62：每个引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积进行比较，所述引诱装置的地理信息计有个，所有引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积：

28、

29、然后将第个引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积对所有引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积进行比较，当第个引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积大于第个时，代表第个可支配第个，可支配数公式如下：

30、

31、其中，是在第个引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积目标支配的解数量，将所有个引诱装置计算可得所有引诱装置的地理信息中白蚁蚁巢面积目标支配的解数量：

32、

33、白蚁蚁巢面积目标支配的解数量供步骤s64使用；

34、s63：每个引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量进行比较，所述引诱装置的地理信息计有个，所有引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量：

35、

36、然后将第个引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量对所有引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量进行比较，当第个引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量大于第个时，代表第个可支配第个，可支配数公式如下：

37、

38、其中，是在第个引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量目标支配的解数量，将所有个引诱装置计算可得所有引诱装置的地理信息中白蚁种类形态数量目标支配的解数量：

39、

40、白蚁蚁巢面积目标支配的解数量供步骤s64使用。

41、s64：使用广义的基于帕累托的独立尺度适应度函数计算所有引诱装置的地理信息中适应度得分值，第个引诱装置的地理信息中适应度得分值公式如下：

42、

43、其中，是在第个引诱装置的地理信息中适应度得分值，将所有个引诱装置计算可得所有引诱装置的地理信息中适应度得分值：

44、

45、其中，适应度得分值越高代表白蚁危害程度越严重。

46、进一步的，还包括步骤s7：汇总所述每个引诱装置的地理信息控制区域，形成危害程度空间分布图。

47、有益效果：本发明通过野外地面或地下设置引诱装置，不同于传统在实验室下较为简单的可控环境。本发明图像识別工作难度大增，使用了更创新的特征提取方式；能长期稳定的工作；同时快速识別大量图片；减少设备施工安装及运营维修成本。

48、本发明通过引诱装置内摄像仪收集到复杂图像；经由本发明可以有效识別出复杂图像内容需识別出包括但不限于引诱饵料、白蚁蚁巢、白蚁种类形态等环境情况。

49、本发明基于识別测报出引诱装置内部环境情况，评估出白蚁危害程度及防治的策略；一方面知道蚁患区的危害程度及空间分布，另一方面可以进行早期白蚁防治的工作。