温室病虫害远程智能识别与视频诊断系统

近年来，我国设施种植规模日益扩大，在大中城市周边地区，设施种植已经成为蔬菜和花卉栽培的主要模式。由于棚室内低温高湿、光照不足、土壤位置相对固定、病害寄主植物常年存在等原因，设施蔬菜病害的发生具有流行速度快、危害重、危害期长、损失大等显著特点。一般每lhm2造成经济损失较露地损失高出25000～35000元。尤其是随着温室栽培年限的增加，土传病害日趋加重，设施蔬菜每年因害减产减收损失达20%～30%。已成为广大菜农迫切需要解决的问题，也是无公害食品蔬菜发展中难解决的技术问题之一。天津农学院计算机与信息工程学院通过国家星火计划项目“温室病虫害远程智能识别与视频诊断系统的研发与示范”等科技项目，研发了温室蔬菜、花卉病害远程诊断应用系统，实现了基于病害图像的专家远程在线视频交互诊断，以及基于病害图像的机器自动识别。将病害专家在线诊断和机器自动识别相结合，有效解决了困扰当前设施蔬菜种植领域的病害诊断和防控问题。成果具体内容包括：温室作物病害图像采集方法和规范；病害图像处理、特征筛选、提取和模式识别方法；黄瓜等蔬菜病害特征库和知识库；专家远程在线诊断视频交互平台。