摘要：为了减少光照造成的桔小实蝇误判,该文在前期设计的基于视频监控的桔小实蝇诱捕装备的基础上,优化改进了硬件装备及监测执行算法。主要通过对装备遮光系统和太阳能装置的改良及Wi Fi/4G等技术的应用形成了一套较完善的集采集、处理、传输和供电为一体的桔小实蝇诱捕监测新装备。同时,改进提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法（Bactrocera dorsalis detection algorithm under lighting variations,BDDA-LV）,并对软件系统的控制流程与感兴趣数据的判别、获取及传输进行优化,最终形成了一套有较好人机交互的桔小实蝇监测软件系统。通过对新旧桔小实蝇检测算法及系统分别开展了室内和野外试验,结果表明,在中度光照影响下,BDDA-LV算法错误率为7.21%,比原算法降低19.07%,且其运算耗时为原算法的41.7%。在严重的光照影响下,BDDA-LV算法错误率为12.4%,比原算法降低23.07%,且其运算耗时为原算法的42.2%。同时在广州市天河区杨桃公园自然环境下进行了的较长期系统监测试验,该系统可实时稳定地对桔小实蝇进行监测计数。通过对2015年6月18日至24日自然环境下的试验,用计算机系统记录和人工计数比较分析,得到计算机系统计数1634头,人工计数1613头,准确度达98.7%,比优化之前在实验室进行监测试验的系统跟踪精度提高了3.8%。该文所提出的BDDA-LV准确率和运算速率都远高于BBDA算法,整个系统拥有较高的精度和稳定性,具有较好的推广应用价值。

关键词：监测 优化 试验 目标检测 光照变化 

单位：华南农业大学数学与信息学院; 广州510642; 华南农业大学农学院; 广州510642