儲(chǔ)糧害蟲實(shí)倉在線檢測(cè)識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀與展望

錢志海 張超 付松林

摘要：害蟲檢測(cè)是糧食保管重要工作內(nèi)容之一，為儲(chǔ)糧害蟲防治決策提供科學(xué)依據(jù)。與傳統(tǒng)的檢測(cè)方法相比，基于圖像識(shí)別和害蟲聲信號(hào)的實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)具有準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、省錢省力等優(yōu)點(diǎn)，其在糧食儲(chǔ)藏過程中日益受到重視。文章介紹了傳統(tǒng)儲(chǔ)糧害蟲監(jiān)測(cè)方法，綜述了信息化技術(shù)在儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，總結(jié)了國內(nèi)外圖像識(shí)別和害蟲聲信號(hào)的實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究成果，并提出當(dāng)前實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的研究難點(diǎn)及今后的研究熱點(diǎn)和需要解決的問題。

關(guān)鍵詞：儲(chǔ)糧害蟲；圖像識(shí)別；聲信號(hào)；在線檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20210227

自進(jìn)入農(nóng)業(yè)社會(huì)后，人類為了得到更多的食物和生物資料，與害蟲之間的斗爭(zhēng)從未停止過。糧食在儲(chǔ)藏環(huán)節(jié)，當(dāng)溫度、濕度條件適宜時(shí)，不可避免地會(huì)遭到儲(chǔ)糧害蟲的侵蝕和危害。據(jù)報(bào)道[1]，頭號(hào)儲(chǔ)糧害蟲玉米象在適宜的條件下，對(duì)儲(chǔ)藏期糧食所造成的重量損失3個(gè)月內(nèi)可達(dá)11.25%，6個(gè)月可達(dá)35.12%。并且儲(chǔ)糧害蟲活動(dòng)生產(chǎn)的熱量、排泄物等，也嚴(yán)重威脅著糧食質(zhì)量和營養(yǎng)安全。因此，為了減少糧食產(chǎn)后損失，應(yīng)當(dāng)開發(fā)安全、經(jīng)濟(jì)、有效的害蟲檢測(cè)和防治技術(shù)，將害蟲危害損失降到最低。及時(shí)、準(zhǔn)確的害蟲檢測(cè)技術(shù)是確保有效防治的前提，是實(shí)施害蟲防治的依據(jù)。本文對(duì)傳統(tǒng)害蟲檢測(cè)時(shí)存在的不足進(jìn)行分析，并綜述近年來基于信息化、自動(dòng)化快速發(fā)展的在線監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展概況，以期指明儲(chǔ)糧害蟲實(shí)倉監(jiān)測(cè)技術(shù)研發(fā)方向，引導(dǎo)倉儲(chǔ)企業(yè)使用更為科學(xué)、更加方便的儲(chǔ)糧害蟲實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)。

1 傳統(tǒng)儲(chǔ)糧害蟲監(jiān)測(cè)方法

在糧倉害蟲檢測(cè)沒有應(yīng)用智能化和信息化技術(shù)之前，糧倉管理人員主要靠人力鑒定和目測(cè)儲(chǔ)糧害蟲種類和數(shù)量，主要方法有篩蟲法和誘集法。其中篩蟲法是保管員通過一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)分別在糧倉不同部位扦取一定重量的糧食，然后通過不同目篩子篩取不同種類害蟲，再通過自身的害蟲知識(shí)識(shí)別害蟲種類并進(jìn)行計(jì)數(shù)；誘集法是通過在糧倉不同部位放置不同的誘餌誘集不同的害蟲，再通過人員識(shí)別和計(jì)數(shù)得到糧倉害蟲危害情況。傳統(tǒng)儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)方法主要依賴人力調(diào)查、識(shí)別和計(jì)數(shù)，取樣點(diǎn)有限，需耗費(fèi)大量勞動(dòng)力，很難準(zhǔn)確地判斷出害蟲的種類及密度，不能實(shí)時(shí)地反映糧倉中儲(chǔ)糧害蟲的危害情況。因此，為保障我國儲(chǔ)糧安全，在智能糧庫的建設(shè)過程中，急需現(xiàn)代化、智能化、精準(zhǔn)化的在線儲(chǔ)糧害蟲識(shí)別、檢測(cè)、分析技術(shù)。

2 基于圖像識(shí)別的實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)

圖像識(shí)別技術(shù)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，是指對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)像識(shí)別，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)?；趫D像識(shí)別的實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)的主要原理就是利用現(xiàn)代圖像采集技術(shù)，得到糧倉中害蟲的圖片信息，然后通過現(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)從獲取的圖片信息中提取出害蟲的特征，再通過算法的優(yōu)化識(shí)別并對(duì)不同害蟲進(jìn)行計(jì)數(shù)。目前，國內(nèi)外對(duì)基于圖像識(shí)別的實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)開展了大量研究，研究?jī)?nèi)容主是害蟲圖像分割、害蟲圖像特征提取、害蟲識(shí)別和在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā)4個(gè)方面，主要難點(diǎn)是特征提取識(shí)別和在線監(jiān)測(cè)。

2.1 靜態(tài)圖像識(shí)別檢測(cè)方法

在復(fù)雜的糧倉環(huán)境和密集的糧堆中如何快速準(zhǔn)確地將儲(chǔ)糧害蟲識(shí)別出來，需要對(duì)圖片中儲(chǔ)糧害蟲的特征進(jìn)行提取識(shí)別，這中間就需要對(duì)特征提取算法進(jìn)行開發(fā)。Keagy等 [2]利用機(jī)器視覺的方法識(shí)別小麥籽粒中象鼻蟲的傷害，其識(shí)別率隨蟲齡的不同而有所變化，這一研究成果為害蟲圖像識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。Zayas等[3]利用數(shù)字圖像技術(shù)結(jié)合多光譜分析技術(shù)和模式識(shí)別的方法檢測(cè)判斷含有雜草種子和受損籽粒的散裝小麥中的谷蠹成蟲，識(shí)別率高達(dá)90%，但昆蟲所處的位置和粘附在昆蟲下的顆粒會(huì)影響識(shí)別成功率。而在國內(nèi)，張成花[4] 4-53利用圖像識(shí)別、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，設(shè)計(jì)了圖像識(shí)別儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)對(duì)常見的12種倉儲(chǔ)害蟲成蟲在線識(shí)別率達(dá)到86.5%。付麥霞等[5]研究了基于視頻的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)與基于支持向量機(jī)（SVM）的儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別技術(shù)，提出了一種新的基于圖像塊和HVS彩色圖像差值相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，用于提取靜態(tài)儲(chǔ)糧害蟲圖像；還提出了一種基于支持向量機(jī)（SVM）組的淘汰算法，用于識(shí)別靜態(tài)儲(chǔ)糧害蟲圖像，指出了基于SVM的識(shí)別方法在識(shí)別效果、識(shí)別時(shí)間等方面都有顯著的優(yōu)越性。張紅濤等[6]認(rèn)為儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別的重要環(huán)節(jié)是特征提取，并運(yùn)用蟻群優(yōu)化算法自動(dòng)提取出儲(chǔ)糧害蟲的面積、周長(zhǎng)、占空比等7個(gè)有效特征，經(jīng)SVM分類器對(duì)90個(gè)儲(chǔ)糧害蟲樣本進(jìn)行分類，識(shí)別率高達(dá)95.6%。張衛(wèi)芳[7]分別采用Robert 算法、Prewitt 算法、Canny 算法3 種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法以及灰度級(jí)理論算法，對(duì)儲(chǔ)糧害蟲的二值化圖像（含噪聲和不含噪聲兩種）進(jìn)行邊緣檢測(cè)，大大提高了圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，且具有邊緣定位準(zhǔn)確、抗噪性強(qiáng)、檢測(cè)邊緣連續(xù)有效等優(yōu)點(diǎn)。甄彤等[8]在谷物的一級(jí)灰度直方圖和圖像中自動(dòng)提取出4 組靜態(tài)特征值，為倉儲(chǔ)害蟲的快速鑒定和分類研究開辟了新途徑。而王德發(fā)[9]運(yùn)用基于MSERs的區(qū)域檢測(cè)方法獲取目標(biāo)區(qū)域，然后對(duì)目標(biāo)區(qū)域中的害蟲進(jìn)行識(shí)別，該算法對(duì)于大面積、高密度的害蟲圖片識(shí)別率高，漏篩率低。

2.2 動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別檢測(cè)方法

在實(shí)倉中對(duì)于動(dòng)態(tài)的視頻檢測(cè)更加有利于對(duì)害蟲的實(shí)時(shí)監(jiān)控，在智慧糧倉的建設(shè)中，對(duì)于動(dòng)態(tài)的害蟲檢測(cè)技術(shù)的需求量也更大。張成花[4] 48-53選擇用RBP 網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行在線識(shí)別，識(shí)別率達(dá)86.5%。廉飛宇等[10]通過對(duì)采集的視頻圖像序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)分割，提取靜態(tài)儲(chǔ)糧害蟲圖像；通過對(duì)儲(chǔ)糧害蟲圖像進(jìn)行預(yù)處理，直接將圖像像素值作為條件屬性構(gòu)造決策表，通過基于遺傳算法的屬性約簡(jiǎn)，有效壓縮規(guī)則集，依據(jù)計(jì)算得到的規(guī)則隸屬度輸出圖像的匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明采用粗糙集方法識(shí)別儲(chǔ)糧害蟲圖像能夠取得比較好的效果。涂宏維[11]研究了埋入式無線視頻傳感糧蟲監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，針對(duì)散裝糧庫蟲情的監(jiān)測(cè)過程復(fù)雜、工作量大、準(zhǔn)確度不高、非自動(dòng)化等問題，在無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種將節(jié)點(diǎn)埋入散裝糧食之中的無線視頻傳感糧蟲監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。周亦哲等[12]研究了基于視頻檢測(cè)的儲(chǔ)糧害蟲死亡評(píng)估的算法，該算法可有效檢測(cè)儲(chǔ)糧害蟲的死亡情況，檢測(cè)平均正確率可以達(dá)到89.3%，算法的核心是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙流法網(wǎng)絡(luò)，綜合圖像目標(biāo)檢測(cè)算法和兩幀差分法進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了視頻數(shù)據(jù)中害蟲的定位與識(shí)別，這在儲(chǔ)糧害蟲動(dòng)態(tài)視頻圖像識(shí)別中走出了重要的一步。

2.3 在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)

基于靜態(tài)圖像識(shí)別和動(dòng)態(tài)視頻檢測(cè)方法的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)，有利于在實(shí)倉外實(shí)施害蟲監(jiān)測(cè)，并進(jìn)行預(yù)警和及時(shí)采取措施，這是智慧糧倉建設(shè)中的核心軟件。劉漢生[13]研究了陷阱式儲(chǔ)糧害蟲信息采集終端及其系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以提供儲(chǔ)糧害蟲的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)管理、蟲情檢測(cè)等功能，具有安裝快捷、操作簡(jiǎn)單、維護(hù)方便等優(yōu)點(diǎn)。羅強(qiáng)等[14]開發(fā)了基于深度學(xué)習(xí)的糧庫蟲害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)（RMPS），對(duì)糧庫中常見幾種害蟲（米象、繡赤扁谷盜、赤擬谷盜）進(jìn)行較大規(guī)模的樣本采集，并使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；通過新型采集器實(shí)時(shí)采集糧庫內(nèi)部圖像信息，利用已訓(xùn)練的模型進(jìn)行害蟲種類和概率的檢測(cè)；并將監(jiān)測(cè)結(jié)果以Web形式發(fā)布給手機(jī)客戶端，RMPS從傳統(tǒng)的定點(diǎn)定時(shí)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)變成實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并且將蟲害檢測(cè)準(zhǔn)確率提升到90%；RMPS采用專門設(shè)計(jì)的采集器與移動(dòng)客戶端部署簡(jiǎn)單、方便，具有較高的實(shí)用性與擴(kuò)展性。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，這些技術(shù)在儲(chǔ)糧害蟲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā)中的應(yīng)用實(shí)例也越來越多。鮑舒恬等[15]研究了基于物聯(lián)網(wǎng)和霧計(jì)算及云計(jì)算的低功耗無線儲(chǔ)糧害蟲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及其應(yīng)用，針對(duì)儲(chǔ)糧害蟲難以在線監(jiān)測(cè)的問題，基于物聯(lián)網(wǎng)、霧計(jì)算、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)的新型糧食蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能同時(shí)監(jiān)測(cè)害蟲的種類和數(shù)量并排除了雜質(zhì)的影響，具有較高的精度。由于功耗較低，可以采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行部署，方便系統(tǒng)的安裝和維護(hù)，降低系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中的故障率。高華[16]研究了基于云平臺(tái)的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)識(shí)別技術(shù)，為了能夠快速識(shí)別這些龐大的數(shù)據(jù)，可以借助分布式處理云平臺(tái)進(jìn)行處理。分布式處理平臺(tái)擁有多個(gè)處理器和存儲(chǔ)系統(tǒng)，可以對(duì)多個(gè)程序或者并發(fā)程序在松耦合或者集中控制的方式下進(jìn)行計(jì)算，可以降低計(jì)算成本、存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)、按需獲取。米喬[17]基于iOS系統(tǒng)的儲(chǔ)糧害蟲信息采集及藍(lán)牙傳輸系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)，根據(jù)儲(chǔ)糧害蟲研究和糧庫工作業(yè)務(wù)情況結(jié)合目前流行的iOS系統(tǒng)移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)技術(shù)與低功耗藍(lán)牙BLE無線傳輸技術(shù)，設(shè)計(jì)出一種可以同時(shí)配合糧庫工作人員工作及滿足儲(chǔ)糧害蟲在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)。

3 基于害蟲聲信號(hào)的實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)技術(shù)

3.1 基于害蟲聲學(xué)信號(hào)檢測(cè)方法的原理

基于害蟲聲學(xué)信號(hào)檢測(cè)方法的原理是把聲音變成電訊號(hào)，通過電子過濾器把昆蟲發(fā)聲的頻率與環(huán)境聲音的頻率分開，根據(jù)音程的百分比和音程數(shù)量的多少來分辨昆蟲的種類和數(shù)量，甚至可以檢測(cè)到在糧食樣品內(nèi)部取食的害蟲?；诼曅盘?hào)的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)法憑借其環(huán)保、無損、快速、靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)，日漸受到重視。從早期使用單一傳感器檢測(cè)糧蟲的振動(dòng)或聲信號(hào)，到使用傳感器陣列、碰撞聲發(fā)射及聲譜庫等，儲(chǔ)糧害蟲聲檢測(cè)法逐漸成熟。

3.2 儲(chǔ)糧害蟲聲檢測(cè)方法新進(jìn)展

Vick等[18]在實(shí)驗(yàn)室中使用麥克風(fēng)測(cè)試了一種儲(chǔ)糧害蟲幼蟲聲學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)，得到谷蠹、玉米象和麥蛾三種儲(chǔ)糧害蟲幼蟲吃食聲最高頻率分別為1 200、587、1 475 Hz，并且發(fā)現(xiàn)害蟲的數(shù)量與害蟲的發(fā)聲數(shù)目相關(guān)，此項(xiàng)研究為聲信號(hào)檢測(cè)倉儲(chǔ)害蟲的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。Coggins等[19]認(rèn)為成蟲和幼蟲在移動(dòng)或咀嚼時(shí)產(chǎn)生的聲振動(dòng)具有明顯的時(shí)間特征，提出使用時(shí)延人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行儲(chǔ)糧害蟲聲檢測(cè)，并根據(jù)振幅、頻譜和聲音持續(xù)時(shí)間來區(qū)分糧倉谷物中幼蟲聲、成蟲聲和外部噪聲。Potamitis等[20]通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)采集到的昆蟲典型行為產(chǎn)生的聲音進(jìn)行放大、濾波、參數(shù)化和分類，開發(fā)出一種害蟲自動(dòng)生物聲學(xué)識(shí)別系統(tǒng)。Mankin等[21]通過聲音傳感器檢測(cè)糧堆中米象、赤擬谷盜和藥材甲爬行、刮擦或蠕動(dòng)的聲音，其中幼蟲爬行時(shí)不易被發(fā)現(xiàn)，但在刮擦或蠕動(dòng)時(shí)可以被發(fā)現(xiàn)，成蟲的活動(dòng)聲信號(hào)均可以被捕捉到。Eliopoulos等[22]在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)對(duì)小麥內(nèi)部害蟲聲音信號(hào)進(jìn)行希耳伯特變換，并在音頻中剔除無關(guān)的噪聲記錄，從而得出可能的昆蟲行為脈沖信號(hào)，不同害蟲密度（0.1、0.5、1.0、2.0頭/kg）條件下的甲蟲成蟲均能被檢測(cè)到，當(dāng)蟲害密度為1～2頭/kg時(shí)，該系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率可以達(dá)到72%～100%。國內(nèi)方面，郭敏等[23]指出儲(chǔ)糧害蟲爬行聲的時(shí)頻特征與蟲類、糧食種類存在聯(lián)系。耿森林等 [24]利用爬行聲信號(hào)的頻域特征進(jìn)行了害蟲種類的鑒別研究，指出害蟲聲頻特征比時(shí)域信號(hào)對(duì)鑒別害蟲種類更具有可靠性，只要能夠建立糧食中害蟲爬行聲頻域特征數(shù)據(jù)庫，就可根據(jù)復(fù)合蟲類爬行聲頻域特征達(dá)到蟲類鑒別的目的。董志杰[25]使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，對(duì)提取到的聲音特征數(shù)據(jù)進(jìn)行了分類，并對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)，使用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)儲(chǔ)糧害蟲進(jìn)行分類，其準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。秦昕 [26]建立了包括玉米象、赤擬谷盜、谷蠹等幾十種儲(chǔ)糧害蟲聲信號(hào)特征數(shù)據(jù)庫，為以后的研究提供了有效的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

聲學(xué)方法的缺點(diǎn)是無法檢測(cè)糧食中的死亡昆蟲和昆蟲幼蟲。而張麗娜[27]以小麥完好粒、蟲害粒和霉變粒的碰撞聲信號(hào)為研究對(duì)象，提出應(yīng)用時(shí)域建模和希爾伯特-黃變換（HHT）方法分別分析三類小麥碰撞聲的時(shí)域和頻域特征，提取小麥碰撞聲的多個(gè)有效特征。然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)三類小麥碰撞聲分類，取得了較好的識(shí)別效果，為解決聲學(xué)方法無法檢測(cè)糧食中的死亡昆蟲和昆蟲幼蟲開辟了儲(chǔ)糧害蟲聲信號(hào)識(shí)別的新途徑。

影響聲音信號(hào)檢測(cè)儲(chǔ)糧害蟲的檢測(cè)準(zhǔn)確率的技術(shù)難題是如何區(qū)分環(huán)境中的噪音與害蟲自身發(fā)出的聲音以及當(dāng)有多種害蟲同時(shí)發(fā)聲時(shí)如何對(duì)其聲音進(jìn)行分類。因此，建立不同害蟲的聲音特征模型是聲測(cè)法的研究方向。近幾年，隨著多種技術(shù)的融合發(fā)展，聲信號(hào)檢測(cè)法的準(zhǔn)確率又上了一個(gè)臺(tái)階，為實(shí)現(xiàn)實(shí)倉在線監(jiān)測(cè)提供了良好的技術(shù)基礎(chǔ)。韓安太等[28]在設(shè)計(jì)儲(chǔ)糧害蟲聲信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)首次融合了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和壓縮感知技術(shù)，該系統(tǒng)通過使用多個(gè)采集節(jié)點(diǎn)來同時(shí)檢測(cè)同一區(qū)域以提高準(zhǔn)確率，測(cè)得數(shù)據(jù)的平均丟包率小于10%，平均傳輸延遲小于2.5 s， 實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)糧害蟲聲信號(hào)的實(shí)時(shí)、遠(yuǎn)程、可靠傳輸。

4 展 望

不同的在線監(jiān)測(cè)手段在不同的實(shí)倉環(huán)境中具有不同的效果，面對(duì)復(fù)雜的實(shí)倉環(huán)境，應(yīng)充分考慮糧倉實(shí)際情況和蟲害危害規(guī)律，選擇合適的在線監(jiān)測(cè)手段，并可以嘗試多種在線監(jiān)測(cè)方法結(jié)合使用，提高監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確度，提高儲(chǔ)糧蟲害預(yù)警水平。未來的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)方法研究方向?qū)@數(shù)字圖像噪聲與環(huán)境噪聲分割、圖像識(shí)別中的多特征提取、環(huán)境因子輔助監(jiān)測(cè)、多種技術(shù)融合使用等方面進(jìn)行研究。而隨著智慧糧倉建設(shè)進(jìn)程的不斷推進(jìn)，作為智能糧倉監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的重要組成部分，倉外儲(chǔ)糧害蟲在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的升級(jí)改造，在保障儲(chǔ)糧安全方面將起到更加重要的作用。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 白旭光.儲(chǔ)藏物害蟲與防治[M].北京：科學(xué)出版社，2008：214-215.

[2] KEAGY P M， SCHATZKI T F. Machine recognition of weevil damage in wheat radiographs[J]. Cereal Chemistry， 1993， 70（6）： 696-700.

[3] ZAYAS I Y， FLINN P W. Detection of insects in bulk wheat samples with machine vision[J]. Transactions of the ASAE， 1998， 41（3）： 883-888.

[4] 張成花.基于圖像識(shí)別的儲(chǔ)糧害蟲分類的研究[D].鄭州：鄭州大學(xué)，2002.

[5] 付麥霞，廉飛宇，張?jiān)?基于視頻和SVM的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)與識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2008（11）：111-115.

[6] 張紅濤，毛罕平，邱道尹.儲(chǔ)糧害蟲圖像識(shí)別中的特征提取[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2009，25（2）：126-130.

[7] 張衛(wèi)芳.基于圖像處理的儲(chǔ)量害蟲檢測(cè)方法研究[D].西安：陜西師范大學(xué)，2010：3-5.

[8] 甄彤，董志杰，郭嘉，等.基于聲音的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].河南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，33（5）：79-82.

[9] 王德發(fā).基于圖像識(shí)別的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2017：23-24.

[10] 廉飛宇，邢超，范伊紅，等.基于機(jī)器視覺的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)與識(shí)別[J].河南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，28（3）：43-46.

[11] 涂宏維.埋入式無線視頻傳感糧蟲監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)研究[D].武漢：武漢輕工大學(xué)，2013：2-5.

[12] 周亦哲，周慧玲，王威松.基于視頻檢測(cè)的儲(chǔ)糧害蟲死亡評(píng)估算法的研究[J].中國糧油學(xué)報(bào)，2019，34（10）：114-119+127.

[13] 劉漢生.陷阱式儲(chǔ)糧害蟲信息采集終端及其系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2018：2-4.

[14] 羅強(qiáng)，黃睿嵐，朱軼.基于深度學(xué)習(xí)的糧庫蟲害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019，40（2）：203-208.

[15] 鮑舒恬，常春波.基于物聯(lián)網(wǎng)和霧計(jì)算及云計(jì)算的低功耗無線儲(chǔ)糧害蟲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及其應(yīng)用[J].糧油倉儲(chǔ)科技通訊，2018，34（4）：43-46.

[16] 高華.基于云平臺(tái)的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)識(shí)別技術(shù)研究[D].鄭州：河南工業(yè)大學(xué)，2017：1-3.

[17] 米喬.基于iOS系統(tǒng)的儲(chǔ)糧害蟲信息采集及藍(lán)牙傳輸系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2017：1-5.

[18] VICK K W， WEBB J C， WEAVER B A， et al. Sound detection of stored-product insects that feed inside kernels of grain[J]. Journal of Economic Entomology， 1988， 81（5）： 1489-1493.

[19] COGGINS K M， PRICIPE J. Detection and classification of insect sounds in a grain silo using a neural network[C]// IEEE World Congress on Computational Intelligence （Cat. No. 98CH36227）. [S.l.]： IEEE， 1998： 1760-1765.

[20] POTAMITIS I， GANCHEV T， KONTODIMAS D. On automatic bioacoustic detection of pests： the cases of Rhynchophorus ferrugineus and Sitophilus oryzae[J]. Journal of Economic Entomology， 2009， 102（4）： 1681-1690.

[21] MANKIN R W， HODGES R D， NAGLE H T， et al. Acoustic indicators for targeted detection of stored product and urban insect pests by inexpensive infrared， acoustic， and vibrational detection of movement[J]. Journal of Economic Entomology， 2010， 103（5）： 1636-1646.

[22] ELIOPOULOS P A， POTAMITIS I， KONTODIMAS D C， et al. Detection of adult beetles inside the stored wheat mass based on their acoustic emissions[J]. Journal of Economic Entomology， 2015，108（6）： 2808-2814.

[23] 郭敏，尚志遠(yuǎn).儲(chǔ)糧害蟲聲信號(hào)的檢測(cè)和應(yīng)用[J].物理，2001，30（1）：39-42.

[24] 耿森林，尚志遠(yuǎn).基于害蟲聲頻域特征的儲(chǔ)糧害蟲種類鑒別研究[J].農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究，2005，2（4）：241-243.

[25] 董志杰.基于聲音信號(hào)的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)技術(shù)研究[D].鄭州：河南工業(yè)大學(xué)，2013：1-7.

[26] 秦昕.儲(chǔ)糧害蟲活動(dòng)聲信號(hào)特征研究[D].西安：陜西師范大學(xué)，2012：5-10.

[27] 張麗娜.小麥碰撞聲信號(hào)特征識(shí)別研究[D].西安：陜西師范大學(xué)，2012：41-51.

[28] 韓安太，何勇，李劍鋒，等.基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的糧蟲聲信號(hào)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010，26（6）：181-187.

Research Status and Prospect of On-line Detection and Identification Technology for Stored Grain Pests

Qian Zhihai， Zhang Chao， Fu Songlin

（ Guangxi Sinograin Storage Apparatus Science and Technology Co.， Ltd.， Nanning， Guangxi 530022 ）

Abstract： The detection of stored grain pests is one of the important work content. It provides scientific basis for decision-making of stored grain pest control. Compared with the traditional detection methods， the on-line monitoring technology based on image recognition and pest acoustic signal have the advantages of accuracy， realtime， saving money and labor. These technologies are increasingly valued. The traditional monitoring methods of stored grain pests were introduced. The research status of information technology in the field of stored grain pest detection and identification was summarized. The research results of image recognition and pest acoustic signal online monitoring technology at home and abroad were summarized. The research difficulties and hot-spots and problems were proposed.

Key words： stored grain pests， image recognition， acoustic signal， on-line inspection