本發(fā)明涉及蟲害監(jiān)測(cè)，具體涉及一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)通過布置在糧倉中的誘捕器捕獲害蟲，由抽氣泵將害蟲抽入管道統(tǒng)計(jì)害蟲數(shù)量。但是存在有以下的缺點(diǎn)：

2、1、誘捕抽取裝置只能在其物理覆蓋范圍內(nèi)捕獲害蟲。而害蟲在糧倉中可能分布不均勻，誘捕器未覆蓋的區(qū)域無法捕捉到害蟲，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整；

3、2、捕獲抽取的害蟲和糧食混合在一起，統(tǒng)計(jì)數(shù)量需要一定時(shí)間，在蟲害快速繁殖的情況下，誘捕器提供的數(shù)據(jù)可能滯后于實(shí)際情況，無法及時(shí)反映蟲害的動(dòng)態(tài)變化。

4、3、誘捕抽取裝置有一定概覽會(huì)發(fā)生堵塞，需要定期維護(hù)、更換耗材和人工操作，高昂的操作和維護(hù)成本增加了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用，不利于長(zhǎng)期和大規(guī)模應(yīng)用。

5、公告號(hào)為cn117889906a的中國(guó)專利公開了一種智慧糧倉全方位多維度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集模塊、通信模塊和數(shù)據(jù)顯示模塊；所述數(shù)據(jù)采集模塊通過通信模塊與所述數(shù)據(jù)顯示模塊通訊相連；所述數(shù)據(jù)采集模塊包括儲(chǔ)存環(huán)境條件監(jiān)測(cè)單元、儲(chǔ)存環(huán)境控制單元、儲(chǔ)糧基本狀況監(jiān)測(cè)單元、霉菌狀況監(jiān)測(cè)單元、蟲害狀況監(jiān)測(cè)單元、糧食儲(chǔ)量監(jiān)測(cè)單元和安全監(jiān)測(cè)單元中的一種或多種；所述通信模塊包括終端節(jié)點(diǎn)和協(xié)調(diào)器；但是公告號(hào)為cn117889906a的中國(guó)專利并沒有涉及利用聲波傳感器具體如何進(jìn)行害蟲檢測(cè)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明解決了現(xiàn)有糧倉內(nèi)的蟲害監(jiān)測(cè)方式無法及時(shí)反映蟲害的動(dòng)態(tài)變化的問題，提出一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，能夠及時(shí)且完整的獲取蟲害的動(dòng)態(tài)變化情況，準(zhǔn)確獲取蟲害種類和蟲害數(shù)量，便于糧倉的長(zhǎng)期維護(hù)。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用以下的技術(shù)方案：一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)方法，包括以下步驟：

3、s1，通過均勻設(shè)置在糧倉內(nèi)的聲波傳感器進(jìn)行聲波信號(hào)采集，集中處理以生成初始聲波信號(hào)；

4、s2，對(duì)初始聲波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，獲取預(yù)處理后信號(hào)中的動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)；

5、s3，通過時(shí)域分析以及建立的基于蟲害種類的信號(hào)特征庫來確定所屬的蟲害種類；

6、s4，通過歷史蟲害活動(dòng)數(shù)據(jù)和時(shí)域信號(hào)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成蟲害預(yù)測(cè)模型，根據(jù)蟲害預(yù)測(cè)模型進(jìn)行蟲害數(shù)量預(yù)測(cè)。

7、本技術(shù)方案中，首先通過設(shè)置在糧倉內(nèi)的聲波傳感器來對(duì)糧倉內(nèi)部進(jìn)行聲波信號(hào)采集，在獲取得到聲波信號(hào)之后將信號(hào)傳輸至中央聲波信號(hào)處理模塊中進(jìn)行集中處理；隨后對(duì)初始聲波信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理并獲取得到動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)，結(jié)合建立的信號(hào)特征庫來確定其所屬的蟲害種類；最后通過訓(xùn)練完成的蟲害預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)出蟲害數(shù)量，準(zhǔn)確獲取蟲害種類和蟲害數(shù)量，便于糧倉的長(zhǎng)期維護(hù)。

8、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s1包括：

9、s11，將具備無線數(shù)據(jù)功能的聲波傳感器以網(wǎng)格狀的形式均勻布置在糧倉內(nèi)部；

10、s12，聲波傳感器實(shí)時(shí)采集聲波信號(hào)，并將聲波信號(hào)均傳輸至中央聲波信號(hào)處理模塊進(jìn)行集中處理，生成初始聲波信號(hào)。

11、本技術(shù)方案中，糧倉內(nèi)的聲波傳感器能夠?qū)Z倉內(nèi)的所有區(qū)域?qū)崿F(xiàn)全面監(jiān)測(cè)，聲波傳感器還具備有無線數(shù)據(jù)傳輸功能，在實(shí)時(shí)采集得到相應(yīng)的聲波信號(hào)數(shù)據(jù)之后，能夠及時(shí)的發(fā)送到中央聲波信號(hào)處理模塊進(jìn)行集中處理，中央聲波信號(hào)處理模塊能夠?qū)λ械穆暡ㄐ盘?hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和統(tǒng)一存儲(chǔ)，并且能夠確保所有的聲波傳感器的采集數(shù)據(jù)與采集時(shí)間進(jìn)行同步，避免數(shù)據(jù)時(shí)序不一致。

12、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s2包括：

13、s21，對(duì)得到的初始聲波信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，生成時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)；

14、s22，對(duì)時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理和篩選處理，去除不在設(shè)定閾值范圍內(nèi)的時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)；s23，去除時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)中的直流部分，獲取特征信號(hào)中的動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)。

15、本技術(shù)方案中，在采集獲取得到初始聲波信號(hào)之后，對(duì)初始聲波信號(hào)首先進(jìn)行時(shí)域變換，得到相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)，隨后對(duì)時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和篩選，對(duì)于篩選過程，篩選去除一些明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，具體是通過判斷這些數(shù)據(jù)是否處于設(shè)定閾值范圍之內(nèi)來確定是否需要進(jìn)行去除，對(duì)于設(shè)定閾值范圍，其能夠根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整；在經(jīng)過篩選處理之后，又通過去除時(shí)域信號(hào)數(shù)據(jù)中的直流部分，來得到動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)，便于后續(xù)的蟲害種類處理和分析。

16、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s3包括：

17、s31，經(jīng)過時(shí)域分析提取出關(guān)于動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)的時(shí)域特征；

18、s32，建立包含有不同蟲害種類的信號(hào)特征庫；

19、s33，計(jì)算時(shí)域特征與信號(hào)特征庫中每個(gè)已知蟲害特征ci之間的距離di；

20、s34，找到距離最小的di，識(shí)別出聲波信號(hào)對(duì)應(yīng)的具體蟲害種類。

21、本技術(shù)方案中，首先經(jīng)過特征提取出動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)中的一些時(shí)域特征，例如振幅、持續(xù)時(shí)間、事件間隔，隨后建立相應(yīng)的信號(hào)特征庫，該信號(hào)特征庫內(nèi)包括有不同蟲害種類以及與其對(duì)應(yīng)的特征，計(jì)算相應(yīng)的時(shí)域特征與蟲害種類對(duì)應(yīng)的特征之間的距離，通過兩者之間的距離來確定具體的蟲害種類，完成關(guān)于蟲害種類的確定。

22、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述蟲害預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練過程包括：

23、s401，收集歷史蟲害活動(dòng)數(shù)據(jù)和時(shí)域信號(hào)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

24、s402，選擇與蟲害數(shù)量范圍映射的時(shí)域信號(hào)特征；

25、s403，將歷史時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為時(shí)頻圖，結(jié)合歷史蟲害數(shù)據(jù)，形成模型訓(xùn)練集；

26、s404，利用訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練以生成蟲害預(yù)測(cè)模型。

27、本技術(shù)方案中，獲取歷史時(shí)段內(nèi)的歷史蟲害活動(dòng)數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的時(shí)域信號(hào)，從而形成有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，隨后選擇和蟲害數(shù)量范圍相映射的時(shí)域信號(hào)特征，在將歷史時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)為時(shí)頻圖后形成有相應(yīng)的模型訓(xùn)練集，隨后根據(jù)上述的訓(xùn)練集來進(jìn)行訓(xùn)練，以得到能夠預(yù)測(cè)蟲害數(shù)量的蟲害預(yù)測(cè)模型。

28、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述步驟s4包括：

29、將實(shí)時(shí)采集到的聲波信號(hào)進(jìn)行處理后生成時(shí)頻圖，將生成的時(shí)頻圖輸入到訓(xùn)練好的蟲害預(yù)測(cè)模型中，輸出蟲害數(shù)據(jù)估算值，以預(yù)測(cè)蟲害數(shù)量。

30、本技術(shù)方案中，對(duì)于實(shí)時(shí)采集得到的聲波信號(hào)，在對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理并轉(zhuǎn)換為時(shí)頻圖的形式后，將時(shí)頻圖發(fā)送至蟲害預(yù)測(cè)模型中進(jìn)而輸出相應(yīng)的蟲害數(shù)量估算值，以保證能夠?qū)οx害數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

31、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述特征信號(hào)中的動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)，通過以下的公式獲?。?/p>

32、

33、其中，表示特征信號(hào)中的動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)，x(t)表示時(shí)間t點(diǎn)上的信號(hào)值，x(i)表示時(shí)間i點(diǎn)上的信號(hào)值，其中i為信號(hào)的采樣點(diǎn)索引，n表示信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)。

34、本技術(shù)方案中，上述的公式的作用即為去除信號(hào)中的直流成分，即將信號(hào)的均值減去，從而使信號(hào)的均值為零。去除了直流偏移后，得到了特征時(shí)域信號(hào)。

35、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述計(jì)算時(shí)域特征與信號(hào)特征庫中每個(gè)已知蟲害特征ci之間的距離di，具體為：

36、

37、其中，tj為實(shí)時(shí)采集到的時(shí)域特征t中第j個(gè)特征值，cij為特征庫中第i個(gè)蟲害的特征向量ci中的第j個(gè)特征值，m為特征的維數(shù)。

38、本技術(shù)方案中，通過上述的計(jì)算來得到時(shí)域特征和信號(hào)特征庫中已知蟲害特征之間的距離。

39、一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，采用上述的一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)方法，包括：

40、數(shù)據(jù)采集模塊，包括若干個(gè)聲波傳感器，與中央聲波信號(hào)處理模塊無線連接；

41、中央聲波信號(hào)處理模塊，對(duì)聲波信號(hào)進(jìn)行集中處理以生成初始聲波信號(hào)；

42、特征提取模塊，進(jìn)行濾波和篩選處理，并獲取特征信號(hào)中的動(dòng)態(tài)部分?jǐn)?shù)據(jù)；

43、數(shù)量估算模塊，通過構(gòu)建的蟲害預(yù)測(cè)模型來預(yù)測(cè)蟲害數(shù)量。

44、本技術(shù)方案中，主要包括有數(shù)據(jù)采集模塊、中央聲波信號(hào)處理模塊、特征提取模塊以及數(shù)量估算模塊，數(shù)量采集模塊與中央聲波信號(hào)處理模塊連接，特征提取模塊與數(shù)量估算模塊均與中央聲波信號(hào)處理模塊相連接。

45、本發(fā)明還進(jìn)一步設(shè)置為：所述數(shù)量估算模塊包括：

46、模型訓(xùn)練單元，根據(jù)歷史蟲害活動(dòng)數(shù)據(jù)和時(shí)域信號(hào)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練以及驗(yàn)證；模型預(yù)測(cè)單元，根據(jù)生成的蟲害預(yù)測(cè)模型來輸出相應(yīng)的蟲害數(shù)量，得到預(yù)測(cè)結(jié)果。

47、本技術(shù)方案中，數(shù)量估算模塊主要包括有模型訓(xùn)練單元以及模型預(yù)測(cè)單元，對(duì)于模型訓(xùn)練單元，其主要是利用歷史蟲害活動(dòng)數(shù)據(jù)以及時(shí)域信號(hào)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練以及驗(yàn)證，通過大量訓(xùn)練集以及驗(yàn)證集中數(shù)據(jù)的迭代訓(xùn)練，最終生成有具備準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的蟲害預(yù)測(cè)模型。對(duì)于模型預(yù)測(cè)單元，在接收到實(shí)時(shí)采集的聲波信號(hào)并進(jìn)行轉(zhuǎn)換后，輸入至蟲害預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，確保預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

48、本發(fā)明能夠帶來如下的有益效果：

49、1、本發(fā)明涉及的一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)方法，能夠及時(shí)且完整的獲取蟲害的動(dòng)態(tài)變化情況，準(zhǔn)確獲取蟲害種類和蟲害數(shù)量，便于糧倉的長(zhǎng)期維護(hù)。

50、2、本發(fā)明涉及的一種基于聲波反射的糧庫蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)采集模塊、中央聲波信號(hào)處理模塊、特征提取模塊以及數(shù)量估算模塊的協(xié)同作業(yè)，確保糧倉內(nèi)蟲害的全過程監(jiān)測(cè)。