基于匈牙利算法和LSTM网络的储粮害虫轨迹跟踪及行为研究

作者：闵超; 詹炜^*; 张豫麒; 吕建华; 洪胜兵; 董天豫; 佘金惠; 黄华姿

来源：中国粮油学报, 2023, 38(03): 28-34.

DOI：10.20048/j.cnki.issn.1003-0174.000277

• 储粮害虫
• 匈牙利算法
• 长短期记忆网络(LSTM)
• 轨迹跟踪
• 余弦相似度

长期以来储粮害虫给粮食储物带来严重损失，为寻找一种安全高效、环境友好的储粮害虫防治方法替代化学防治，本研究采用计算机视觉技术对视频图像逐帧处理，运用匈牙利算法对多个储粮害虫目标轨迹跟踪，并结合长短期记忆网络(LSTM)与余弦相似度方法解决多个储粮害虫在运动过程中目标重叠的问题，研究储粮害虫的运动行为。实验结果表明，该方法在137个储粮害虫正常运动视频中达到98.5%的跟踪准确度，在58个含有目标重叠的视频中达到89.7%的准确度。最后计算实时运动行为指标，如行走距离、行走速度、行走方向等，这为分析在热处理、熏蒸、气调等杀虫过程中储粮害虫运动行为，推算其移动范围并依此调整杀虫强度，从而控制成本以达到最好的杀虫效果提供支持，为建立高效的储粮害虫防治方案提供一种策略参考。

• 单位
  粮油食品学院; 长江大学; 河南工业大学