CN105379609A - 一种区域内绿化带智能洒水方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种区域内绿化带智能洒水方法，属于绿化灌溉技术领域。首先，针对区域内绿化带中所有品种的植物，建立植物信息数据库；其次，建立图像识别模板库；然后，进行现场图像采集，并将采集的图像传送给控制中心，控制中心对采集的信息进行综合处理后，根据综合处理的结果向执行单元发送相关指令；最后，执行单元执行接收到的指令。本发明为绿化带洒水提供一种科学、合理的解决方案，不仅节约了水资源，大幅度提高了工作效率，且有效提高了植物的成活率，同时，在很大程度上对绿化带智能化洒水解决方案做出了探索。
Description
技术领域
本发明涉及一种区域内绿化带智能洒水方法，属于绿化灌溉技术领域。
背景技术
城市绿化带作为都市一道靓丽的风景线，不仅能滞尘减噪，净化、美化环境，且能有效的诱导司机的视线，消除视觉疲劳，减少交通事故的发生，在城市中占据着不可取代的重要地位。目前，随着科技的日益发展和水资源压力的日益加剧，如何高效率的利用水资源并最大化的发挥科技效益，成为了当今各行各业的所面临一个重要问题。城市绿化带的洒水灌溉作为一个高耗水产业，其不仅水资源能耗高，且配套的洒水装置多智能化程度低，工作效率差，在很大程度上阻碍了相关工作的开展。
现有的有关绿化带洒水的相关专利，比如申请公布号：CN102577914A，申请者设计的绿化带洒水装置，在该专利中申请者通过采用测距仪和可控角度的喷头，有效避免了水资源的外洒；比如申请公布号：CN104005357A，申请者设计的一种多功能洒水车，在该专利中申请者在传统洒水装置考虑到了灭虫情况，添置了药壶。但在以上专利中，均没有涉及到根据植物的不同品种设定浇水量，且通过采用数字图像处理技术对绿化带内植物品种进行智能识别，并根据智能识别的结果精确灌溉，有效避免水资源浪费。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提出一种区域内绿化带智能洒水方法，用以解决上述问题。
本发明的技术方案是：一种区域内绿化带智能洒水方法，首先，针对区域内绿化带中所有品种的植物，建立植物信息数据库；其次，建立图像识别模板库；然后，进行现场图像采集，并将采集的图像传送给控制中心，控制中心对采集的信息进行综合处理后，根据综合处理的结果向执行单元发送相关指令；最后，执行单元执行接收到的指令。
具体步骤为：
Step1：建立植物信息数据库：收集区域内绿化带中的所有品种植物的信息，根据植物品种的不同，通过查阅资料设定其浇水量xi、营养液配比率并登记存储以上信息，建立植物信息数据库；
Step2：建立图像识别模板库：首先，采集区域内绿化带中所有品种植物的叶片图像；然后，基于Matlab软件平台，依次对采集的图像进行数字图像处理，并对数字图像处理的结果进行标识存储；登记存储以上信息，建立图像识别模板库；
Step3：现场图像采集；在对区域内绿化带实际洒水的过程中，采用摄像头对绿化带中植物的叶片进行图像采集，并将现场采集的图像实时传送到控制中心；
Step4：综合处理：
Step4.1：控制中心接收到现场采集的图像后，对图像进行数字图像处理，并调用图像识别模板库中的数据，通过模板匹配，对当前现场采集的图像进行智能识别：
1、识别出现场采集的图像中没有植物，则控制中心向执行单元发出停止洒水的指令；
2、识别出现场采集的图像中植物的品种，则控制中心调用植物信息数据库中的数据，并通过建立模型计算出营养液剂量；最后，控制中心将被识别的植物的浇水量xi、营养液剂量pi发送到执行单元；
(1)建立营养液剂量计算模型；
式中：pi表示营养液剂量，表示营养液配比率，xi表示浇水量；
(2)针对当前现场采集图像的中的被识别的植物，控制中心将浇水量xi、营养液剂量pi及洒水指令发送到执行单元；
Step5：指令执行：执行单元根据接收的指令执行指令内容。
1、执行单元接收到停止洒水的指令后，则关闭阀门，停止洒水；
2、执行单元接收到浇水量xi、营养液剂量pi及洒水指令后，则按量取出实际浇水量xi、营养液剂量pi，且搅拌均匀后，进行喷洒。
本发明的有益效果是：
1、本发明专利通过建立植物信息数据库、图像识别模板库，并采用数字图像处理等技术，实现了对区域内绿化带中植物的品种的智能识别；并针对智能识别的结果，实现了对绿化带中不同品种植物的浇水量、营养液剂量的精确计算及精确灌溉。
2、本发明专利针对现有绿化带洒水装置智能化程度低，工作效率差，水资源浪费严重等一系列问题，提出了一种高效、科学的解决方案，不仅节约了水资源，大幅度提高了工作效率，且有效提高了植物的成活率，实现了针对绿化带的智能化洒水，同时，在很大程度上对智能化洒水解决方案做出了探索。
附图说明
图1是本发明中区域内绿化带智能洒水方法的总体流程图；
图2是本发明中区域内绿化带智能洒水方法的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
实施例1：如图1所示，一种区域内绿化带智能洒水方法，首先，针对区域内绿化带中所有品种的植物，建立植物信息数据库；其次，建立图像识别模板库；然后，进行现场图像采集，并将采集的图像传送给控制中心，控制中心对采集的信息进行综合处理后，根据综合处理的结果向执行单元发送相关指令；最后，执行单元执行接收到的指令。
具体步骤如下：
Step1：建立植物信息数据库：收集区域内绿化带中的所有品种植物的信息，根据植物品种的不同，通过查阅资料设定其浇水量xi、营养液配比率在MySQL数据库软件中登记存储以上信息，建立植物信息数据库；
Step2：建立图像识别模板库：首先，采集区域内绿化带中所有品种植物的叶片图像；然后，基于Matlab软件平台，依次对采集的图像进行数字图像处理，并对数字图像处理的结果进行标识存储；登记存储以上信息，建立图像识别模板库；
所述标识存储就是以植物的品种名称进行命名存储；
Step3：现场图像采集；在对区域内绿化带实际洒水的过程中，采用摄像头对绿化带中植物的叶片进行图像采集，并将现场采集的图像实时传送到控制中心；
Step4：综合处理：
Step4.1：控制中心接收到现场采集的图像后，对图像进行数字图像处理，并调用图像识别模板库中的数据，通过模板匹配，对当前现场采集的图像进行智能识别：
1、识别出现场采集的图像中没有植物，则控制中心向执行单元发出停止洒水的指令；
所述图像中没有识别出植物，主要原因在于摄像头采集到了绿化带之间的隔离路面的图像，所以没有识别出植物；
2、识别出现场采集的图像中植物的品种，则控制中心调用植物信息数据库中的数据，并通过建立模型计算出营养液剂量；最后，控制中心将被识别的植物的浇水量xi、营养液剂量pi发送到执行单元；
(1)建立营养液剂量计算模型；
式中：pi表示营养液剂量，表示营养液配比率，xi表示浇水量；
(2)针对当前现场采集图像的中的被识别的植物，控制中心将浇水量xi、营养液剂量pi及洒水指令发送到执行单元；
Step5：指令执行：执行单元根据接收的指令执行指令内容。
1、执行单元接收到停止洒水的指令后，则关闭阀门，停止洒水；
2、执行单元接收到浇水量xi、营养液剂量pi及洒水指令后，则按量取出实际浇水量xi、营养液剂量pi，且搅拌均匀后，进行喷洒。
实施例2：已知区域A内绿化带中共有四种植物，通过查阅资料，设定其浇水量xi、营养液配比率并在MySQL数据库软件中登记存储以上信息，建立植物信息数据库；具体如表1所示：
表1：
| 植物名称 | 浇水量 | 营养液配比率 |
| 矮紫樱 | 32g/dm2 | 1:20 |
| 杜鹃 | 25g/dm2 | 1:16 |
| 栀子花 | 40g/dm2 | 1:12 |
| 金叶女贞 | 35g/dm2 | 1:15 |
Step2：针对以上四种植物，分别采集其叶片图像各5张；然后，基于Matlab软件平台，依次对采集的图像进行数字图像处理，并对数字图像处理的结果以“植物的品种名称_数字标号”进行命名存储；登记存储以上信息，建立图像识别模板库；
Step3：现场图像采集；在对区域内绿化带实际洒水的过程中，采用摄像头对绿化带中植物的叶片进行图像采集，并将现场采集的图像实时传送到控制中心；
Step4：综合处理：
Step4.1：控制中心接收到现场采集的图像后，对图像进行数字图像处理，并调用图像识别模板库中的数据，通过模板匹配，对当前现场采集的图像进行智能识别：
1、识别出现场采集的图像中没有植物，则控制中心向执行单元发出停止洒水的指令；
所述图像中没有识别出植物，主要原因在于摄像头采集到了绿化带之间的隔离路面的图像，所以没有识别出植物；
3、识别出现场采集的图像中植物的品种，则控制中心调用植物信息数据库中的数据，并通过建立模型计算出营养液剂量(计算结果如表2所示)；最后，控制中心将被识别的植物的浇水量xi、营养液剂量pi发送到执行单元；
表2：
| 植物名称 | 浇水量 | 营养液配比率 | 营养液剂量 |
| 矮紫樱 | 32g/dm2 | 1:20 | 1.6g/dm2 |
| 杜鹃 | 20g/dm2 | 1:16 | 1.25g/dm2 |
| 栀子花 | 40g/dm2 | 1:12 | 3.3g/dm2 |
| 金叶女贞 | 35g/dm2 | 1:15 | 2.3g/dm2 |
Step5：指令执行：执行单元根据接收的指令执行指令内容。
1、执行单元接收到停止洒水的指令后，则关闭阀门，停止洒水；
2、执行单元接收到浇水量、营养液剂量及洒水指令后，则按量取出实际浇水量、营养液剂量，且搅拌均匀后，进行喷洒。
实施例3：
已知区域B内绿化带中共有四种植物，通过查阅资料，设定其浇水量xi、营养液配比率并在MySQL数据库软件中登记存储以上信息，建立植物信息数据库；具体如表1所示：
表1：
| 植物名称 | 浇水量 | 营养液配比率 |
| 冷季型草坪 | 40g/dm2 | 1:24 |
| 白三叶 | 30g/dm2 | 1:22 |
| 红花酢浆草 | 35g/dm2 | 1:16 |
Step2：针对以上四种植物，分别采集其叶片图像各4张；然后，基于Matlab软件平台，依次对采集的图像进行数字图像处理，并对数字图像处理的结果以“植物的品种名称_数字标号”进行命名存储；登记存储以上信息，建立图像识别模板库；
Step3：现场图像采集；在对区域内绿化带实际洒水的过程中，采用摄像头对绿化带中植物的叶片进行图像采集，并将现场采集的图像实时传送到控制中心；
Step4：综合处理：
Step4.1：控制中心接收到现场采集的图像后，对图像进行数字图像处理，并调用图像识别模板库中的数据，通过模板匹配，对当前现场采集的图像进行智能识别：
1、识别出现场采集的图像中没有植物，则控制中心向执行单元发出停止洒水的指令；
所述图像中没有识别出植物，主要原因在于摄像头采集到了绿化带之间的隔离路面的图像，所以没有识别出植物；
4、识别出现场采集的图像中植物的品种，则控制中心调用植物信息数据库中的数据，并通过建立模型计算出营养液剂量(计算结果如表2所示)；最后，控制中心将被识别的植物的浇水量xi、营养液剂量pi发送到执行单元；
表2：
| 植物名称 | 浇水量 | 营养液配比率 | 营养液剂量 |
| 冷季型草坪 | 40g/dm2 | 1:24 | 1.67g/dm2 |
| 白三叶 | 30g/dm2 | 1:20 | 1.5g/dm2 |
| 红花酢浆草 | 28g/dm2 | 1:16 | 1.75g/dm2 |
Step5：指令执行：执行单元根据接收的指令执行指令内容。
1、执行单元接收到停止洒水的指令后，则关闭阀门，停止洒水；
2、执行单元接收到浇水量、营养液剂量及洒水指令后，则按量取出实际浇水量、营养液剂量，且搅拌均匀后，进行喷洒；
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (2)
1.一种区域内绿化带智能洒水方法，其特征在于：首先，针对区域内绿化带中所有品种的植物，建立植物信息数据库；其次，建立图像识别模板库；然后，进行现场图像采集，并将采集的图像传送给控制中心，控制中心对采集的信息进行综合处理后，根据综合处理的结果向执行单元发送相关指令；最后，执行单元执行接收到的指令。
2.根据权利要求1所述的区域内绿化带智能洒水方法，其特征在于具体步骤为：
Step1：建立植物信息数据库：收集区域内绿化带中的所有品种植物的信息，根据植物品种的不同，通过查阅资料设定其浇水量xi、营养液配比率并登记存储以上信息，建立植物信息数据库；
Step2：建立图像识别模板库：首先，采集区域内绿化带中所有品种植物的叶片图像；然后，基于Matlab软件平台，依次对采集的图像进行数字图像处理，并对数字图像处理的结果进行标识存储；登记存储以上信息，建立图像识别模板库；
Step3：现场图像采集；在对区域内绿化带实际洒水的过程中，采用摄像头对绿化带中植物的叶片进行图像采集，并将现场采集的图像实时传送到控制中心；
Step4：综合处理：
Step4.1：控制中心接收到现场采集的图像后，对图像进行数字图像处理，并调用图像识别模板库中的数据，通过模板匹配，对当前现场采集的图像进行智能识别：
1、识别出现场采集的图像中没有植物，则控制中心向执行单元发出停止洒水的指令；
2、识别出现场采集的图像中植物的品种，则控制中心调用植物信息数据库中的数据，并通过建立模型计算出营养液剂量；最后，控制中心将被识别的植物的浇水量xi、营养液剂量pi发送到执行单元；
(1)建立营养液剂量计算模型；
式中：pi表示营养液剂量，表示营养液配比率，xi表示浇水量；
(2)针对当前现场采集图像的中的被识别的植物，控制中心将浇水量xi、营养液剂量pi及洒水指令发送到执行单元；
Step5：指令执行：执行单元根据接收的指令执行指令内容。
1、执行单元接收到停止洒水的指令后，则关闭阀门，停止洒水；
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |