CN111460998A - 一种动态喷洒方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种动态喷洒方法及其系统，其中，动态喷洒方法，包括：获取种植区域中作物的取样数据，其中，取样数据包括取样作物的图像数据、位置信息和编号；分析取样数据并生成分析结果，其中，分析结果至少包括所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息；根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并下发工作指令。本申请具有能够在实施监测作物生长状态的同时，达到增大土地利用率和减少农田设施成本的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种动态喷洒方法及其系统。
背景技术
农业是利用动植物的生长发育规律，通过人工培育来获得产品的产业，是支撑国民经济建设与发展的基础产业。现有的智能农业通常是在农田中设置多个传感器和浇灌蓬头，对农田中的植被的干旱状态进行监测以及浇灌。但在农田中设置多个传感器和浇灌蓬头会降低土地利用率，还会导致成本过高。
发明内容
本申请的目的在于提供一种动态喷洒方法及其系统，具有能够在实施监测作物生长状态的同时，达到增大土地利用率和减少农田设施成本的技术效果。
为达到上述目的，本申请提供一种动态喷洒方法，包括：获取种植区域中作物的取样数据，其中，取样数据包括取样作物的图像数据、位置信息和编号；分析取样数据并生成分析结果，其中，分析结果至少包括所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息；根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并下发工作指令。
如上的，其中，分析取样数据并生成分析结果的子步骤如下：分析取样数据中的图像数据，从而确定待喷洒作物，并获取待喷洒作物信息；分析待喷洒作物的位置信息，获取待喷洒作物的所属种植区域信息；分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果。
如上的，其中，分析取样数据中的图像数据，从而确定待喷洒作物，并获取待喷洒作物信息的子步骤如下：提取图像数据中的特征，作为待对比特征；分析待对比特征，确定作物种类；根据确定的作物种类调取相应的作物生长状态表；根据作物生长状态表判断该作物的生长状态，从而确定非正常状态的作物为待喷洒作物，并获取该待喷洒作物的非正常原因；将作物种类和待喷洒作物的非正常原因生成待喷洒作物信息。
如上的，其中，分析待喷洒作物的位置信息，获取待喷洒作物的所属种植区域信息的子步骤如下：接收区域判断指令；根据区域判断指令调取预先设置的多个种植区域边界表；根据种植区域边界表判断待喷洒作物的所属种植区域，并获得所属种植区域信息。
如上的，其中，分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果的子步骤如下：根据所属种植区域信息对待喷洒作物进行筛选，获得至少一组同区待喷洒作物；对每一组同区待喷洒作物中的所有待喷洒作物信息进行分析，获得同区待喷洒作物信息；根据所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息生成分析结果。
如上的，其中，同区待喷洒作物信息的内容至少包括：作物种类、待喷洒作物的非正常原因以及非正常程度值，其中，非正常程度值的计算公式如下：
其中，Pv为非正常程度值；v为同区待喷洒作物的标号；u为一组同区待喷洒作物中的同区待喷洒作物的总个数；n为自然数，n小于取样数据的总个数；KL为同区待喷洒作物的非正常状态值；L为一组同区待喷洒作物中的同区待喷洒作物的序号。
如上的，其中，根据分析结果设置喷洒模式的子步骤如下：根据同区待喷洒作物信息设置喷洒类型，并获取喷洒阀值；其中，喷水的喷洒阀值为T，T等于1或0；喷药的喷洒阀值为Y，Y等于1或0；当T＝1时，Y＝0，表示喷洒类型为喷水；当Y＝1时，T＝0，表示喷洒类型为喷药；根据同区待喷洒作物信息中的作物种类、非正常程度值Pv、所属种植区域信息中的面积以及喷洒阀值设置喷洒总量；其中，喷洒总量的计算公式如下：Q＝T×(S×hd)+Y×(S×md)；其中，Q为喷洒总量，S为所属种植区域信息中的面积；hd为浸透深度值，其中，根据作物种类和Pv从相应的作物生长状态表中获取相应的浸透深度值；md为喷洒密度值，其中，根据作物种类和Pv从相应的作物生长状态表中获取相应的喷洒密度值；T为喷水的喷洒阀值；Y为喷药的喷洒阀值。
如上的，其中，在对图像数据进行特征提取之前，需要对原图像数据进行变换处理，获得变换后图像数据，其中，原图像数据即为采集到的质量不好的图像数据；其中，对原图像数据进行变换处理，获得变换后图像数据的子步骤如下：对原图像数据进行预处理，得到预处理后图像数据；对预处理后图像数据进行亮度调整处理，得到调整后图像数据；对调整后图像数据进行提高清晰度的处理，得到变换后图像数据。
本申请还提供一种动态喷洒系统，包括：处理器、数据采集装置、喷洒装置以及存储单元；处理器分别与数据采集装置、喷洒装置和存储单元连接；其中，处理器：用于执行上述的动态喷洒方法；数据采集装置：用于根据处理器下发的取样数据采集指令进行取样数据采集，并将采集到的取样数据反馈至处理器进行处理；喷洒装置：用于接收处理器下发的工作指令，并依据工作指令中的喷洒模式进行工作；存储单元：用于存储特征库、作物生长状态表以及种植区域边界表，并根据处理器的发送的指令进行数据反馈。
如上的，其中，处理器包括：数据接收单元、图像处理单元、区域分析单元、分析结果生成单元以及设置单元；其中，数据接收单元：用于接收数据采集装置上传的取样数据，并将取样数据上传至图像处理单元进行处理；图像处理单元：用于接收数据接收单元上传的取样数据，对取样数据中的图像数据进行分析，获取待喷洒作物信息，并将待喷洒作物信息反馈至分析结果生成单元；向区域分析单元发送区域判断指令；区域分析单元：用于接收并执行区域判断指令，获取所属种植区域信息，并将所属种植区域信息发送至分析结果生成单元；分析结果生成单元：接收并分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果，并将分析结果发送至设置单元；设置单元：接收分析结果，根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并向喷洒装置下发工作指令。
本申请具有能够在实施监测作物生长状态的同时，达到增大土地利用率和减少农田设施成本的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为种动态喷洒系统一种实施例的结构示意图；
图2为种动态喷洒方法一种实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请提供一种动态喷洒方法及其系统，具有能够在实施监测作物生长状态的同时，达到增大土地利用率和减少农田设施成本的技术效果。
如图1所示，本申请提供一种动态喷洒系统，包括：处理器1、数据采集装置2、喷洒装置3以及存储单元4；处理器1分别与数据采集装置2、喷洒装置3和存储单元4连接。
其中，处理器1：用于执行下述的动态喷洒方法。
数据采集装置2：用于根据处理器下发的取样数据采集指令进行取样数据采集，并将采集到的取样数据反馈至处理器进行处理。
喷洒装置3：用于接收处理器下发的工作指令，并依据工作指令中的喷洒模式进行工作。具体的，喷洒装置可以为基于无人机的装置，但不仅限于基于无人机的装置。
存储单元4：用于存储特征库、作物生长状态表以及种植区域边界表，并根据处理器的发送的指令进行数据反馈。
具体的，作物生长状态表的内容至少包括作物的多个生长阶段、与作物的每个生长阶段相对应的正常状态、与作物的每个生长阶段相对应的非正常状态以及与非正常状态相对应的非正常原因。其中，非正常原因至少包括：缺水干旱和虫害。
进一步的，作物生长状态表还包括非正常状态值，其中，与作物的每个生长阶段相对应的非正常状态均具有至少一个作物损伤值，用于体现作物在干旱缺水和/或虫害状况下的损伤程度，该作物损伤值即为非正常状态值。
进一步的，作物生长状态还包括非正常程度值范围表、浸透深度值以及喷洒密度值，非正常程度值范围表包括多个非正常程度值范围，其中，一个非正常程度值所在的非正常程度值范围对应一个浸透深度值或一个喷洒密度值。浸透深度值表示需要向种植区域浇灌水的深浸透度。具体的，例如：浸透深度值为0.5cm，则表示浇灌的液体需要将种植区域的土壤浸透0.5cm。喷洒密度值表示每个单位面积的喷洒剂量，例如，喷洒密度值为500ml/m2，则表示每平方米种植区域需要喷洒500ml的药剂。
进一步的，作物生长状态表的内容可以由工作人员或系统自动进行更新、修改、增加或删减。
进一步的，处理器1包括：数据接收单元、图像处理单元、区域分析单元、分析结果生成单元以及设置单元。
其中，数据接收单元：用于接收数据采集装置上传的取样数据，并将取样数据上传至图像处理单元进行处理。
图像处理单元：用于接收数据接收单元上传的取样数据，对取样数据中的图像数据进行分析，获取待喷洒作物信息，并将待喷洒作物信息反馈至分析结果生成单元；向区域分析单元发送区域判断指令。
区域分析单元：用于接收并执行区域判断指令，获取所属种植区域信息，并将所属种植区域信息发送至分析结果生成单元。
分析结果生成单元：接收并分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果，并将分析结果发送至设置单元。
设置单元：接收分析结果，根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并向喷洒装置下发工作指令。
如图2所示，本申请提供一种动态喷洒方法，包括：
S1：获取种植区域中作物的取样数据。
具体的，取样数据包括取样作物的图像数据、位置信息和编号。
其中，获取种植区域中作物的取样数据的子步骤如下：
S110：下发取样数据采集指令。
具体的，处理器向数据采集装置下发取样数据采集指令，其中，取样数据采集指令至少包括：初始取样点位置、取样点间隔以及取样点总个数。
S120：获取根据下发的取样数据采集指令反馈的采集取样数据。
具体的，数据采集装置根据接收到的取样数据采集指令对种植区域中的作物进行取样数据采集，并将采集到的取样数据反馈至处理器，处理器接收到上传的取样数据后，执行S2。
进一步的，取样数据至少包括取样作物的图像数据、位置信息和编号。具体的，对取样数据进行编号，有利于避免在分析取样数据的过程中，出现分析遗漏的状况。
进一步的，作为一个实施例，为了对不同批次的取样数据进行区分存储，取样数据的编号设置为：
W＝o+(i-1)g；
其中，W为取样数据的编号；g为取样点间隔阀值，不同取样批次的取样点间隔阀值不同；o为初始取样点的编号，其中，o为小于g的自然数；i为取样点的取样序号，i＝1、2、……、m，其中，m为取样点总个数。
具体的，当设定取样点总个数为m个，g为取样点间隔阀值，o为初始取样点的编号，o为小于g的自然数时，第二个取样数据的编号为o+(2-1)g，第三个取样数据的编号为o+(3-1)g，……，第m个取样数据的编号为o+(m-1)g。
S2：分析取样数据并生成分析结果，其中，分析结果至少包括所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息。
具体的，处理器接收到取样数据后，对取样数据进行分析处理，并生成分析结果。其中，分析结果包括取样数据中作物的种类、生长状态和取样数据
具体的，分析取样数据并生成分析结果的子步骤如下：
S210：分析取样数据中的图像数据，从而确定待喷洒作物，并获取待喷洒作物信息。
具体的，分析取样数据中的图像数据，从而确定待喷洒作物，并获取待喷洒作物信息的子步骤如下：
T1：提取图像数据中的特征，作为待对比特征。
具体的，利用图像处理单元对取样数据的图像数据进行特征提取，并将提取的特征作为待对比特征，其中图像处理单元预先设置有提取图像数据中的特征的算法。
作为一个实施例，预先设置的提取图像数据中的特征的算法为基于卷积网络的图像特征提取算法，但不仅限于基于卷积网络的图像特征提取算法，还可以为HOG特征算法，LBP特征算法或Haar特征算法等。
进一步的，在对图像数据进行特征提取之前，需要对原图像数据(原图像数据即为采集到的质量不好的图像数据)进行变换处理，获得变换后图像数据，并对变换后图像数据进行特征提取。从而达到提高作物辨识精确度，减少误判的技术效果。
具体的，对图像数据进行变换处理，获得变换后图像数据的子步骤如下：
T110：对原图像数据进行预处理，得到预处理后图像数据。
具体的，对原图像数据进行预处理，得到预处理后图像数据的表达式为：
其中，F(x,y)为预处理后图像数据；Y(x,y)为原图像数据；x和y分别为图像数据的x轴坐标和y轴坐标；c为图像颜色的规格化数值，c∈(0,5.54]。
T120：对预处理后图像数据进行亮度调整处理，得到调整后图像数据。
具体的，调整后图像数据的表达式为：
其中，Z(x,y)为调整后图像数据；F(x,y)为预处理后图像数据。
T130：对调整后图像数据进行提高清晰度的处理，得到变换后图像数据。
具体的，变换后图像数据的表达式如下：
其中，D(x,y)为变换后图像数据；π＝3.14；η为自定义的平滑调节参数；*为卷积符号；exp为数学计算符号。
T2：分析待对比特征，确定作物种类。
进一步的，分析待对比特征，确定作物种类的子步骤如下：
Z1：遍历特征库，获取待对比特征与特征库中的预设作物特征之间的待对比间隔。
具体的，定义待对比特征与预设作物特征的距离为待对比间隔。特征库预先设置于存储单元中。图像处理单元完成特征提取后，向存储单元发送特征库获取指令，存储单元接收到特征库获取指令后，允许图像处理单元对预先设置于存储单元中的特征库进行获取，并遍历特征库中的预设作物特征。
Z2：根据所获得的待对比间隔，从待对比间隔与特征库中的作物相似率之间的设定关系中，确定取样数据的作物种类。
进一步的，设定关系需要满足：作物相似率随着待对比间隔变小而呈现递增的变化趋势；当待对比间隔等于0时，作物相似度等于1；当待对比间隔趋于无限大时，作物相似率趋于0，若计算出作物相似率大于或等于0.8，则判定该作物的作物种类为特征库中该预设作物特征所对应的作物。
进一步的，设定关系的公式如下：
其中，Y(d)为作物相似率；d为待对比间隔，d≥0；e为无理数，为幂指数计算中的底。
进一步，特征库可以由工作人员或系统自动进行更新、修改、增加或删减。
T3：根据确定的作物种类调取相应的作物生长状态表。
具体的，图像处理单元确定取样数据中的作物的作物种类后，向存储单元发送调用指令，存储单元根据调用指令向图像处理单元反馈作物生长状态表。
T4：根据作物生长状态表判断该作物的生长状态，从而确定非正常状态的作物为待喷洒作物，并获取该待喷洒作物的非正常原因。
具体的，图像处理单元接收到作物生长状态表后，对该作物生长状态表进行遍历，并根据作物生长状态表判断该作物的生长状态，若判断该作物的生长状态为正常状态，则标记该取样数据为无需喷洒作物；若判断该作物的生长状态为非正常状态，则标记该取样数据为待喷洒作物，并获取与该非正常状态相对应的非正常原因，执行T5。
T5：将作物种类和待喷洒作物的非正常原因生成待喷洒作物信息，执行S220。
S220：分析待喷洒作物的位置信息，获取待喷洒作物的所属种植区域信息。
进一步的，分析待喷洒作物的位置信息，获取待喷洒作物的所属种植区域信息的子步骤如下：
R1：接收区域判断指令。
具体的，图像处理单元获得待喷洒作物信息后，向区域分析单元发送区域判断指令。其中，区域判断指令至少包括待喷洒作物的位置信息。区域分析单元接收到区域判断指令后，执行R2。
R2：根据区域判断指令调取预先设置的多个种植区域边界表。
具体的，区域分析单元接收到区域判断指令后，从存储单元内调取种植区域边界表。
进一步的，种植区域边界表的内容至少包括种植区域的名称、种植区域的面积以及种植区域的边界轮廓点坐标。具体的，边界轮廓点坐标即为该种植区域的边界上的所有点的坐标。
进一步的，每个种植区域的名称均不相同。具体的，种植区域的名称可以使用符号表示，但不仅限于使用符号表示，还可以使用字母等方式表示。
进一步的，种植区域边界表的内容可以由工作人员或系统自动进行更新、修改、增加或删减。
R3：根据种植区域边界表判断待喷洒作物的所属种植区域，并获得所属种植区域信息。
具体的，作为一个实施例，种植区域边界表中包括种植区域A和种植区域B。种植区域A的边界轮廓点坐标包括(1,1)、(5,1)、(1,7)、(5,7)，种植区域B的边界轮廓点坐标包括(6,8)、(6,15)、(17,8)、(17,15)，待喷洒作物的位置信息包括(2,3)、(3,4)、(2,4)、(3,3)，则判定待喷洒作物位于种植区域A内，确定种植区域A为所属种植区域，并获取所属种植区域的种植面积，将所属种植区域的名称、面积和边界轮廓点坐标生成所属种植区域信息，执行S230。
S230：分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果。
进一步的，分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果的子步骤如下：
F1：根据所属种植区域信息对待喷洒作物进行筛选，获得至少一组同区待喷洒作物。
具体的，所属种植区域的名称相同的待喷洒作物称为同区待喷洒作物。作为一个实施例，待喷洒作物a1的所属种植区域的名称为种植区域A，待喷洒作物a2的所属种植区域的名称为种植区域B，待喷洒作物a3的所属种植区域的名称为种植区域B，待喷洒作物a4的所属种植区域名称为种植区域A，则分析结果生成单元将待喷洒作物a1和待喷洒作物a4筛选为一组同区待喷洒作物，将待喷洒作物a2和待喷洒作物a3筛选为另一组同区待喷洒作物。
进一步的，对每一组同区待喷洒作物进行标号，每一组同区待喷洒作物中的每一个同区待喷洒作物的标号相同。每一组非同区域待喷洒作物的标号不同。其中，所属种植区域的名称不相同的待喷洒作物称为非同区待喷洒作物，例如，待喷洒作物a1和待喷洒作物a2为非同区待喷洒作物。
F2：对每一组同区待喷洒作物中的所有待喷洒作物信息进行分析，获得同区待喷洒作物信息。
具体的，同区待喷洒作物信息的内容至少包括：作物种类、待喷洒作物的非正常原因以及非正常程度值。
其中，非正常程度值的计算公式如下：
其中，Pv为非正常程度值；v为同区待喷洒作物的标号；u为一组同区待喷洒作物中的同区待喷洒作物的总个数，n为自然数，n小于取样数据的总个数；KL为同区待喷洒作物的非正常状态值；L为一组同区待喷洒作物中的同区待喷洒作物的序号。
其中，同区待喷洒作物的非正常状态值KL从作物生长状态表中获取。
F3：根据所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息生成分析结果。
具体的，分析结果生成单元根据所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息生成分析结果，并将分析结果发送至设置单元，执行S3。
S3：根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并下发工作指令。
具体的，分析结果包括待喷洒作物信息和所属种植区域信息。设置单元接收到分析结果后，根据分析结果设置喷洒模式，完成设置后，利用喷洒模式生成工作指令，并将该工作指令下发至喷洒装置，喷洒装置根据工作指令进行工作。
进一步的，根据分析结果设置喷洒模式的子步骤如下：
喷洒模式至少包括：喷洒类型、喷洒总量以及喷洒路线。
H1：根据同区待喷洒作物信息设置喷洒类型，并获取喷洒阀值。
具体的，喷洒类型至少包括：喷水和喷药。设置单元接收到分析结果后对待喷洒作物信息中的非正常原因进行提取，若提取出的非正常原因为干旱缺水，则设置单元设置喷洒类型为喷水，若提取出的非正常原因为虫害，则设置单元设置喷洒类型为喷药。
其中，喷水的喷洒阀值为T，T等于1或0；喷药的喷洒阀值为Y，Y等于1或0。当T＝1时，Y＝0，表示喷洒类型为喷水；当Y＝1时，T＝0，表示喷洒类型为喷药。
H2：根据同区待喷洒作物信息中的作物种类、非正常程度值Pv、所属种植区域信息中的面积以及喷洒阀值设置喷洒总量。
具体的，喷洒总量的计算公式如下：
Q＝T×(S×hd)+Y×(S×md)；
其中，Q为喷洒总量，S为所属种植区域信息中的面积；hd为浸透深度值，其中，根据作物种类和Pv从相应的作物生长状态表中获取相应的浸透深度值；md为喷洒密度值，其中，根据作物种类和Pv从相应的作物生长状态表中获取相应的喷洒密度值；T为喷水的喷洒阀值；Y为喷药的喷洒阀值。
H3：根据所属种植区域信息中的边界轮廓点坐标设置喷洒路线。
具体的，根据所属种植区域信息中的边界轮廓点坐标设置喷洒路线。
本申请具有能够在实施监测作物生长状态的同时，达到增大土地利用率和减少农田设施成本的技术效果。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，本申请的保护范围意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请保护范围及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种动态喷洒方法，其特征在于，包括：
获取种植区域中作物的取样数据，其中，取样数据包括取样作物的图像数据、位置信息和编号；
分析取样数据并生成分析结果，其中，分析结果至少包括所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息；
根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并下发工作指令。
2.根据权利要求1所述的动态喷洒方法，其特征在于，分析取样数据并生成分析结果的子步骤如下：
分析取样数据中的图像数据，从而确定待喷洒作物，并获取待喷洒作物信息；
分析待喷洒作物的位置信息，获取待喷洒作物的所属种植区域信息；
分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果。
3.根据权利要求2所述的动态喷洒方法，其特征在于，分析取样数据中的图像数据，从而确定待喷洒作物，并获取待喷洒作物信息的子步骤如下：
提取图像数据中的特征，作为待对比特征；
分析待对比特征，确定作物种类；
根据确定的作物种类调取相应的作物生长状态表；
根据作物生长状态表判断该作物的生长状态，从而确定非正常状态的作物为待喷洒作物，并获取该待喷洒作物的非正常原因；
将作物种类和待喷洒作物的非正常原因生成待喷洒作物信息。
4.根据权利要求2所述的动态喷洒方法，其特征在于，分析待喷洒作物的位置信息，获取待喷洒作物的所属种植区域信息的子步骤如下：
接收区域判断指令；
根据区域判断指令调取预先设置的多个种植区域边界表；
根据种植区域边界表判断待喷洒作物的所属种植区域，并获得所属种植区域信息。
5.根据权利要求2所述的动态喷洒方法，其特征在于，分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果的子步骤如下：
根据所属种植区域信息对待喷洒作物进行筛选，获得至少一组同区待喷洒作物；
对每一组同区待喷洒作物中的所有待喷洒作物信息进行分析，获得同区待喷洒作物信息；
根据所属种植区域信息和同区待喷洒作物信息生成分析结果。
6.根据权利要求5所述的动态喷洒方法，其特征在于，同区待喷洒作物信息的内容至少包括：作物种类、待喷洒作物的非正常原因以及非正常程度值，其中，非正常程度值的计算公式如下：
其中，Pv为非正常程度值；v为同区待喷洒作物的标号；u为一组同区待喷洒作物中的同区待喷洒作物的总个数；n为自然数，n小于取样数据的总个数；KL为同区待喷洒作物的非正常状态值；L为一组同区待喷洒作物中的同区待喷洒作物的序号。
7.根据权利要求6所述的动态喷洒方法，其特征在于，根据分析结果设置喷洒模式的子步骤如下：
根据同区待喷洒作物信息设置喷洒类型，并获取喷洒阀值；其中，喷水的喷洒阀值为T，T等于1或0；喷药的喷洒阀值为Y，Y等于1或0；当T＝1时，Y＝0，表示喷洒类型为喷水；当Y＝1时，T＝0，表示喷洒类型为喷药；
根据同区待喷洒作物信息中的作物种类、非正常程度值Pv、所属种植区域信息中的面积以及喷洒阀值设置喷洒总量；
其中，喷洒总量的计算公式如下：
Q＝T×(S×hd)+Y×(S×md)；
其中，Q为喷洒总量，S为所属种植区域信息中的面积；hd为浸透深度值，其中，根据作物种类和Pv从相应的作物生长状态表中获取相应的浸透深度值；md为喷洒密度值，其中，根据作物种类和Pv从相应的作物生长状态表中获取相应的喷洒密度值；T为喷水的喷洒阀值；Y为喷药的喷洒阀值。
8.根据权利要求1或7所述的动态喷洒方法，其特征在于，在对图像数据进行特征提取之前，需要对原图像数据进行变换处理，获得变换后图像数据，其中，原图像数据即为采集到的质量不好的图像数据；
其中，对原图像数据进行变换处理，获得变换后图像数据的子步骤如下：
对原图像数据进行预处理，得到预处理后图像数据；
对预处理后图像数据进行亮度调整处理，得到调整后图像数据；
对调整后图像数据进行提高清晰度的处理，得到变换后图像数据。
9.一种动态喷洒系统，其特征在于，包括：处理器、数据采集装置、喷洒装置以及存储单元；所述处理器分别与所述数据采集装置、所述喷洒装置和所述存储单元连接；
其中，所述处理器：用于执行权利要求1-8中任意一项所述的动态喷洒方法；
所述数据采集装置：用于根据处理器下发的取样数据采集指令进行取样数据采集，并将采集到的取样数据反馈至处理器进行处理；
喷洒装置：用于接收处理器下发的工作指令，并依据工作指令中的喷洒模式进行工作；
存储单元：用于存储特征库、作物生长状态表以及种植区域边界表，并根据处理器的发送的指令进行数据反馈。
10.根据权利要求9所述的动态喷洒系统，其特征在于，所述处理器包括：数据接收单元、图像处理单元、区域分析单元、分析结果生成单元以及设置单元；
其中，数据接收单元：用于接收数据采集装置上传的取样数据，并将取样数据上传至图像处理单元进行处理；
图像处理单元：用于接收数据接收单元上传的取样数据，对取样数据中的图像数据进行分析，获取待喷洒作物信息，并将待喷洒作物信息反馈至分析结果生成单元；向区域分析单元发送区域判断指令；
区域分析单元：用于接收并执行区域判断指令，获取所属种植区域信息，并将所属种植区域信息发送至分析结果生成单元；
分析结果生成单元：接收并分析待喷洒作物信息和所属种植区域信息，生成分析结果，并将分析结果发送至设置单元；
设置单元：接收分析结果，根据分析结果设置喷洒模式，利用喷洒模式生成工作指令，并向喷洒装置下发工作指令。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112514780A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-03-19 | 广州市庆和源建设有限公司 | 一种高标农田节水灌溉智能控制方法及系统 |
| CN114792399A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-07-26 | 深圳市海清视讯科技有限公司 | 植物监测方法、装置及设备 |
| CN117115687A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-11-24 | 江苏商贸职业学院 | 一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102172233A (zh) * | 2011-03-04 | 2011-09-07 | 江苏大学 | 一种棉田杂草实时识别对靶喷施的方法 |
| CN103918636A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-07-16 | 青岛农业大学 | 基于图像处理的智能喷药方法及喷药机器人 |
| CN106912331A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-04 | 深圳春沐源农业科技有限公司 | 一种针对农作物害虫的喷药方法及喷药系统 |
| US20170228118A1 (en) * | 2016-02-09 | 2017-08-10 | Deere & Company | Plant emergence system |
| CN110169336A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-08-27 | 昆山千亿圆生物科技有限公司 | 一种大棚种植灌溉系统及方法 |
-
2020
- 2020-03-31 CN CN202010245305.4A patent/CN111460998B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102172233A (zh) * | 2011-03-04 | 2011-09-07 | 江苏大学 | 一种棉田杂草实时识别对靶喷施的方法 |
| CN103918636A (zh) * | 2014-04-29 | 2014-07-16 | 青岛农业大学 | 基于图像处理的智能喷药方法及喷药机器人 |
| US20170228118A1 (en) * | 2016-02-09 | 2017-08-10 | Deere & Company | Plant emergence system |
| CN106912331A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-07-04 | 深圳春沐源农业科技有限公司 | 一种针对农作物害虫的喷药方法及喷药系统 |
| CN110169336A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-08-27 | 昆山千亿圆生物科技有限公司 | 一种大棚种植灌溉系统及方法 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112514780A (zh) * | 2020-12-12 | 2021-03-19 | 广州市庆和源建设有限公司 | 一种高标农田节水灌溉智能控制方法及系统 |
| CN114792399A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-07-26 | 深圳市海清视讯科技有限公司 | 植物监测方法、装置及设备 |
| CN117115687A (zh) * | 2023-08-02 | 2023-11-24 | 江苏商贸职业学院 | 一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统 |
| CN117115687B (zh) * | 2023-08-02 | 2024-04-09 | 江苏商贸职业学院 | 一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统 |
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