【摘 要】
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为解决储粮严重感染虫害后处理成本昂贵和传统粮虫检测方法存在的滞后性以及安全隐患的问题,利用Amazon S3 服务器和MongoDB 数据库,结合自主设计的粮虫诱捕器,建立了储粮虫害早期实时监测系统.诱捕器可以采集害虫图像并进行图像处理得到图像中害虫的数量,并将图像和数据分别传至Amazon S3 和MongoDB,管理者可以从网页客户端获取实时的图像和数据,实现对虫害的早期实时监测.在实验室用该
【机 构】
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江苏大学食品与生物学院 江苏镇江 212000 加州大学戴维斯分校食品工程学院 美国戴维斯 956
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为解决储粮严重感染虫害后处理成本昂贵和传统粮虫检测方法存在的滞后性以及安全隐患的问题,利用Amazon S3 服务器和MongoDB 数据库,结合自主设计的粮虫诱捕器,建立了储粮虫害早期实时监测系统.诱捕器可以采集害虫图像并进行图像处理得到图像中害虫的数量,并将图像和数据分别传至Amazon S3 和MongoDB,管理者可以从网页客户端获取实时的图像和数据,实现对虫害的早期实时监测.在实验室用该系统检测了重画感染浓度分别为0.5 只/kg,1 只/kg,2 只/kg,3 只/kg,4 只/kg,5 只/kg 的粮食,每次实验的测试时长为24 小时,图像采集频率为每15分钟一次,采用的害虫是赤拟谷盗.实验结果显示系统捕获第一只害虫的时间在15 分钟到1.5 小时之间,害虫捕捉率为50％～75％,图像识别的准确率为82％.系统捕获第一只害虫的时间短,说明系统的灵密度高,能及时的发现虫害.并且系统在最低浓度虫害下害虫捕捉率为75％,说明系统能检测出早期的虫害感染.
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