CN112722279B - 一种无人机植保作业监控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种无人机植保作业监控方法及系统，包括：在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在实际流速下，施药管路的施药压力；根据实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；基于流速压力曲线，确定无人机在航空喷施作业过程中的喷洒状态；在喷洒状态为正常的情况下，根据实际流速确定施药量。本发明运用压力传感器和流量传感器复合的方式，通过检测管路中施药流速状态，避免单一流量传感器堵塞后无法获得施药管路通断和流速信息的问题通过监控喷施作业过程中药剂的流速与管路压力，拟合生成流速压力曲线，能有效地避免因药剂堵塞流量计导致作业状态信息的误报和遗漏，提高了无人机植保作业监控的精度。

Description

一种无人机植保作业监控方法及系统
技术领域
本发明涉及农业灌施技术领域，尤其涉及一种无人机植保作业监控方法及系统。
背景技术
航空喷施作业是现代农业植保作业的重要手段，在航空施药作业领域中无人机精准施药是未来的技术发展趋势。目前在农林植保作业中已广泛使用无人机进行作业，对于偏远的山地林业无人机植保作业，由于人员难以到达作业现场，通常采用第三方专用监管设备进行作业过程监控，根据监控信息统计作业量监测作业质量。
目前的监管设备应用中，通常采用低成本涡轮流量计监测管路中施药流速信息，但由于药剂种类和浓度的不同，涡轮流量计容易堵塞，需要经常清洗更换。
在进行植保作业监控的过程中，即使发生了流量传感器堵塞的情况，工作人员也无法获得施药管路通断和流速信息，导致最终的监控数据出现较大误差，极大地影响了监控数据的可信度。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种无人机植保作业监控方法及系统，以克服单一流量传感器堵塞后无法获得施药管路通断和流速信息的问题。
本发明提供一种无人机植保作业监控方法，包括：在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
根据本发明提供的一种无人机植保作业监控方法，在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力之后，还包括：将每个所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力作为一组检测数据；在当前通信信号满足数据发送需求的情况下，将所述检测数据发送至云端服务器；在所述当前通信信号不满足数据发送需求的情况下，将所述检测数据存储至先进先出存储器。
根据本发明提供的一种无人机植保作业监控方法，在将所述检测数据存储至先进先出存储器的情况下，在无人机返回降点之后，将所述先进先出存储器中所存储的所述检测数据发送至所述云端服务器。
根据本发明提供的一种无人机植保作业监控方法，所述根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线，包括：读取所述云端服务器中所存储的检测数据集；对所述检测数据集中所包含的所有所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力进行曲线拟合，生成所述流速压力曲线。
根据本发明提供的一种无人机植保作业监控方法，在所述读取所述云端服务器中所存储的所述检测数据集之后，且确定所述检测数据集中的检测数据出现遗漏的情况下，利用插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构。
根据本发明提供的一种无人机植保作业监控方法，所述利用算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构，包括：
步骤1，在所述检测数据集中选取所述遗漏检测数据之前的n个检测数据，作为参考窗口序列Y(i)；
步骤2，对所述参考窗口序列Y(i)进行函数拟合，生成参考拟合曲线；
步骤3，根据所述参考拟合曲线，获取n个半步长数据，作为半步长点值序列Y'(i+0.5)；
步骤4，对所述半步长点值序列Y'(i+0.5)进行函数拟合，生成半步长点值拟合曲线；
步骤5，将所述半步长点值拟合曲线作为所述参考拟合曲线，并迭代执行步骤3-步骤4，直至所述半步长点值序列Y'(i+0.5)与所述参考窗口序列Y(i)的相识度达到预设标准时，停止迭代；
步骤6，将步骤5中生成的第n个半步长数据作为遗漏检测数据补充至所述检测数据集，实现所述数据重构。
根据本发明提供的一种无人机植保作业监控方法，所述在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量，包括：在所述喷洒状态为正常的情况下，对所述航空喷施作业时间段内的所述实际流速进行积分，并结合所述施药管路的管径，确定所述施药量。
本发明还提供一种无人机植保作业监控系统，包括：
参数测量模块，用于在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；
参数处理模块，用于根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；
状态分析模块，用于基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；
施药计算模块，用于在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述无人机植保作业监控方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述无人机植保作业监控方法的步骤。
本发明提供的无人机植保作业监控方法及系统，运用压力传感器和流量传感器复合的方式，通过检测管路中施药流速状态，避免单一流量传感器堵塞后无法获得施药管路通断和流速信息的问题通过监控喷施作业过程中药剂的流速与管路压力，拟合生成流速压力曲线，能有效地避免因药剂堵塞流量计导致作业状态信息的误报和遗漏，提高了无人机植保作业监控的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的无人机植保作业监控方法的流程示意图；
图2是本发明提供的无人机植保作业监控的整体方案示意图；
图3是本发明提供的无人机植保作业监控系统的结构示意图；
图4是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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，本领域普通技术人员在没有作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。
下面结合图1-图4描述本发明实施例所提供的无人机植保作业监控方法和系统。
图1是本发明提供的无人机植保作业监控方法的流程示意图，如图1所示，包括但不限于以下步骤：
步骤S1：在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；
步骤S2：根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；
步骤S3：基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；
步骤S4：在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
目前，在对无人机质保作业过程中的喷灌量进行监控时，通常是采用低成本涡轮流量计监测管路中施药流速信息，在根据施药流量信息统计出植保作业过程中的施药量。但由于药剂种类和浓度的不同，特别是在喷灌一些高粘稠度的药剂的时候，常规的流量计，如：涡轮流量计容易堵塞，且一旦发生了堵塞，也不容易被工作人员及时发现，从而影响了时间监控的精度。
为了有效克服这一缺陷，本发明提供的无人机植保作业监控方法，运用压力传感器和流量传感器复合方式检测管路中施药流速状态，避免单一流量传感器堵塞后无法获得施药管路通断和流速信息的问题，具体地：
首先，在无人机的施药管路上增设流量传感器，用于测量药剂流经施药管路时的流速。在无人机的施药管路上还增设一个管道压力传感器，用于测量药剂流经施药管路时施加在管壁上的压力。
其中，管道压力传感器的测量原理可以是：施加在管壁上的压力直接作用在压力传感器的膜片上，使膜片产生与压力成正比的微位移。该微位移会使压力传感器的检测电阻发生变化；用电子线路检测这一电阻变化，并输出一个对应于这个电阻变化的电路信号。最后，通过对电路信号的分析则可以推导出施加在管壁上的压力。
可选地，管道流量传感器可以采用根据法拉第电磁感应定律来测量管内导电介质体积流量的感应式仪表。
需要说明的是，在本发明提供的无人机植保作业监控方法中，并不对管道压力传感器以及管道流量传感器的选型以及具体的安装方式作限定，以能够实时获取施药管路的实时流速和实时压力为准。如管道压力传感器和管道流量传感器可以安装在施药管路的不同管径处等。
在无人机植保作业时，尤其是在进行航空喷施作业过程中，可以按照预设采样频率(如每秒钟采样五次)，同时利用管道流量传感器和管道压力传感器对流经施药管路的待喷洒药剂的实时流速和施药压力。
本发明通过对离散的采样点进行统计，构建出流速压力曲线，能够直观的反映出在整个航空喷施作业过程中施药管路中待喷洒药剂的流动情况。
进一步地，可以根据所构建的流速压力曲线，判断出无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态。例如，若施药管路出现堵塞，特别是在管道流量传感器出现堵塞时，将导致喷施作业过程中无法正常进行喷洒，此时管道流量传感器所测量的实际流速会出现较大的减小，相应地管道压力传感器所检测的施药压力反而会出现较大的增加，反映在所述流速压力曲线上则会出现一个较大的波动。因此，本发明提供的无人机植保作业监控方法，通过流速压力曲线能够直观的读取到航空喷施作业过程中的喷洒状态，能有效地避免因药剂堵塞流量计导致作业状态信息的误报和遗漏。
进一步地，在判断喷洒状态为正常的情况下，即未发生施药管路堵塞时，则能够根据管道流量传感器在航空喷施作业过程中所检测的待喷洒药剂的实际流速，计算出无人机在这一时间段内的总的施药量。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，运用压力传感器和流量传感器复合的方式，通过检测管路中施药流速状态，避免单一流量传感器堵塞后无法获得施药管路通断和流速信息的问题通过监控喷施作业过程中药剂的流速与管路压力，拟合生成流速压力曲线，能有效地避免因药剂堵塞流量计导致作业状态信息的误报和遗漏，提高了无人机植保作业监控的精度。
图2是本发明提供的无人机植保作业监控的整体方案示意图，如图2所示，在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力之后，还包括：
将每个所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力作为一组检测数据；在当前通信信号满足数据发送需求的情况下，将所述检测数据发送至云端服务器；在所述当前通信信号不满足数据发送需求的情况下，将所述检测数据存储至先进先出存储器(FIFO存储单元)。
由于无人机执行植保作业的环境一般较为复杂，特别是在山地作业时，由于山区移动通信网络信号较差，经常出现数据中断或数据丢失的情况，直接使用GPSR/4G通信方式无法避免数据丢失问题。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，采用大容量FIFO存储单元，实时的对采样数据进行存储，再通过实时数据二次回报方式，保证检测数据在通信中断的情况下能不丢失。
其中，所述FIFO存储单元可以采用SD卡预先装载在无人机上，无人机上的管道流量传感器和管道压力传感器在获取到每组检测数据(实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力)之后，在将所述检测数据实时发送给云端服务器的同时，再同步存储至SD卡中的FIFO存储单元。
在当前通信情况较好，能够满足所述检测数据发送需求的情况下，则将所述检测数据实时发送给云端服务器。
但在当前通信情况较差，不能保证完整的将所述检测数据发送至云端服务器的情况下，则将所述检测数据暂时存储至FIFO存储单元。并在无人机返回起降点后，再从FIFO存储单元中将所有的检测数据独处，并通过GPRS/4G通信网络发送回云端服务器进行数据补录。
可选地，在无人机上海搭载了卫星导航接收机，以实时获取无人机的位置信息，以根据无人机的位置信息判断无人机是否返回起降点。在判断出无人机返回起降点后，再从FIFO存储单元中将所有的检测数据独处，并通过GPRS/4G通信网络发送回云端服务器进行数据补录。
进一步地，在需要对任一航空喷施作业过程中的无人机的施药量进行监控统计时，可以从云端服务器直接下载这一时间段内的检测数据，以根据检测数据判断出无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态，并最终计算出施药量。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，利用机载缓存单元将实时获取的检测数据进行保存，并能够在通信信号正常的情况下，自动将所有数据上传至云端服务器，以供作业人员在远程服务器随时调取数据完成无人机植保作业的监控，能够有效地避免在山地秋林地带4G/GPSR通信覆盖不到的地方作业导致数据丢失的情况发生，且能够随时对历史数据进行分析，为系统化的完成植保作业监控提供了数据支持。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，在将所述检测数据存储至FIFO存储单元的情况下，在无人机返回降点之后，将所述FIFO存储单元中所存储的所述检测数据发送至所述云端服务器。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，通过采用机载SD卡作为FIFO存储单元对实时获取的检测数据进行存储，能够避免在GPRS/4G通信信号差时，由无人机发送给云端服务器的数据丢失。
可选地，可以在无人机进入至通信信号强的区域之后，及时的将所存储的所有检测数据上传至云端服务器。
也可以是，根据无人机上搭载的卫星导航接收机所获取到的无人机位置信息，确定无人机已返回起降点后，及时的将所有检测数据上传至云端服务器。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，所述根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线，包括：
读取所述云端服务器中所存储的检测数据集；对所述检测数据集中所包含的所有所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力进行曲线拟合，生成所述流速压力曲线。
在整个航空喷施作业过程中，会采集到的多组采样数据(每组采样数据包括实际流速和施药压力)，进而可以根据所有的采样数据生成对应的流速压力曲线。所述流速压力曲线上的每一个点代表每个采样点所对应的实时流速与施药压力关系。
可选地，可以建立一个直角坐标系，其中横坐标为实际流速，纵坐标为施药压力，在管道口径不发生改变的情况下(即不进行人为干预)，实际流速与施药压力为近似于正比的关系，反映在所述流速压力曲线上则为一条类似于直线的曲线。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，通过将无人机在整个航空喷施作业过程中，所采集的诸多施药管路内待喷洒药剂的实际流速以及施药管路的施药压力进行整合，构建一条流速压力曲线，为形象化、具体化的分析无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态提供了途径，通过对流速曲线的直观分析，能够避免单一流量传感器堵塞后无法获得施药管路通断和流速信息的问题，从而可以有效地提高无人机植保作业监控的精度。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，在所述读取所述云端服务器中所存储的所述检测数据集之后，且确定所述检测数据集中的检测数据出现遗漏的情况下，利用插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构。
本申请是对无人机在施药过程中的药剂流速以及施药管路的施药压力进行采样检测，由于无人机在飞行的过程中不同的飞行姿态、以及供药装置的不同工作原理，或者由于恨到流量传感器的瞬时堵塞等情况的发生，均难免会造成部分检测数据的失真或丢失，从而影响流速压力曲线的构建(造成曲线的不平滑)，进而影响到无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态的判定。
有鉴于此，本发明提供的无人机植保作业监控方法，在作业过程中存在丢失检测数据情况下，可以根据前一时刻的导航信息以及所存储的检测数据，采用半步长差值方法进行数据重构，以提高检测数据的完整性，从而使得本发明所提供的无人机植保作业监控方法可适应不同药剂和复杂的作业区域。
进一步地，上述利用半步长插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构，具体可以为：
步骤1，在所述检测数据集中选取所述遗漏检测数据之前的n个检测数据，作为参考窗口序列Y(i)，设为{Y(i)＝HRadar(k-i+1)},i＝1,2,...,n；
步骤2，对所述参考窗口序列Y(i)进行函数拟合，生成参考拟合曲线；
步骤3，根据所述参考拟合曲线，获取n个半步长数据，作为半步长点值序列Y'(i+0.5)，设为{Y'(i+0.5)},i＝1,2,...,n；
步骤4，对所述半步长点值序列Y'(i+0.5)进行函数拟合，生成半步长点值拟合曲线；
步骤5，将所述半步长点值拟合曲线作为所述参考拟合曲线，并迭代执行步骤3-步骤4，直至所述半步长点值序列Y'(i+0.5)与所述参考窗口序列Y(i)的相识度达到预设标准时，停止迭代；
步骤6，将步骤5中生成的第n个半步长数据作为遗漏检测数据补充至所述检测数据集，实现所述数据重构。
其中，半步长插值算法是离散数据的插值方法的一种，是指在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点.插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值.对于一条光滑曲线，用插值出的新数据重新插值可以得到原数据.但是如果原数据不光滑，即含有大量的随机噪声波动，则重新插出的新数据将与原数据有差异，该差异会随着重插次数的增加逐渐减小。
具体地，当出现数据遗漏时利用半步长插值算法对该数据进行平滑处理处理过程如下：
①选取长度为n的数据窗口序列设{Y(i)＝HRadar(k-i+1)},i＝1,2,...,n，对Y(i)进行函数拟合，获得Y＝f(X)；
②利用拟合公式Y＝f(X)获得n个半步长数据点值{Y'(i+0.5)},i＝1,2,...,n，利用其重新进行函数拟合，获得拟合函数Y＝f'(X)；
③利用拟合函数Y＝f'(X)重构数据序列Y(i)，再带入①中重复此过程迭代计算，以最终迭代拟合输出值为数据输出观测量。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，采用半步长差值方式对丢失的检测数据进行补录，能够有效地提高流速压力曲线的拟合效果，进而可以保证所确定的无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态的正确性，从而可以提高施药量计算的精度。
基于上述实施例的内容，作为一种可选实施例，所述在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量，包括：
在所述喷洒状态为正常的情况下，对所述航空喷施作业时间段内的所述实际流速进行积分，并结合所述施药管路的管径，确定所述施药量。
作为可选地实施例，所述在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量，包括：
在所述喷洒状态为正常的情况下，对所述航空喷施作业时间段内的所述实际流速进行积分，并结合所述施药管路的管径，确定所述施药量。
本发明提供了一种施药量计算方法，其中：任一时刻的瞬时施药量
Figure BDA0002870580570000121
其中，v为任一时刻的实际流速，R为管道流速传感器的管道内径。
进一步地，在航空喷施作业时间段内，对所述瞬时施药量Q作积分运算既可以获取到整个航空喷施作业时间段内的总施药量。
本发明提供的无人机植保作业监控方法，提供了一种施药量计算方法，能够实时的根据无人机检测数据直接获取任一时间段内的施药量，为快速进行施灌调整提供了方便。
图3是本发明提供的一种无人机植保作业监控系统，如图3所示，主要包括：参数测量模块311、参数处理模块32、状态分析模块33和施药计算模块34，其中：
参数测量模块31主要用于在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；
参数处理模块32主要用于根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；
状态分析模块33主要用于基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；
施药计算模块34主要用于在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
需要说明的是，本发明实施例提供的无人机植保作业监控系统，在具体执行时，可以基于上述任一实施例所述的无人机植保作业监控方法来实现，对此本实施例不作赘述。
图4是本发明提供的电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)410、通信接口(CommunicationsInterface)420、存储器(memory)430和通信总线440，其中，处理器410，通信接口420，存储器430通过通信总线440完成相互间的通信。处理器410可以调用存储器430中的逻辑指令，以执行无人机植保作业监控方法，该方法包括：在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的无人机植保作业监控方法，该方法包括：在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的无人机植保作业监控方法，该方法包括：在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；根据所述实际流速和所述施药压力，生成流速压力曲线；基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种无人机植保作业监控方法，其特征在于，包括：
在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；
将每个所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力作为一组检测数据；
在当前通信信号满足所述检测数据发送需求的情况下，将所述检测数据发送至云端服务器；
在所述当前通信信号不满足所述检测数据发送需求的情况下，将所述检测数据存储至先进先出存储器；
读取所述云端服务器中所存储的检测数据集；
在确定所述检测数据集中的检测数据出现遗漏的情况下，利用插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构；
对所述检测数据集中所包含的所有所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力进行曲线拟合，生成流速压力曲线；
基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；
在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量；
其中，所述利用插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构，包括：
步骤1，在所述检测数据集中选取所述遗漏检测数据之前的
Figure 644052DEST_PATH_IMAGE002
个检测数据，作为参考窗 口序列
Figure DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤2，对所述参考窗口序列
Figure DEST_PATH_IMAGE005
进行函数拟合，生成参考拟合曲线；
步骤3，根据所述参考拟合曲线，获取
Figure DEST_PATH_IMAGE006
个半步长数据，作为半步长点值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE008
；
步骤4，对所述半步长点值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE009
进行函数拟合，生成半步长点值拟合曲线；
步骤5，将所述半步长点值拟合曲线作为所述参考拟合曲线，并迭代执行步骤3-步骤4， 直至所述半步长点值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE010
与所述参考窗口序列
Figure DEST_PATH_IMAGE011
的相识度达到预设标准时， 停止迭代；
步骤6，将步骤5中生成的第
Figure 590318DEST_PATH_IMAGE006
个半步长数据作为遗漏检测数据补充至所述检测数据集， 实现所述数据重构。
2.根据权利要求1所述的无人机植保作业监控方法，其特征在于，在将所述检测数据存储至先进先出存储器的情况下，在无人机返回降点之后，将所述先进先出存储器中所存储的所述检测数据发送至所述云端服务器。
3.根据权利要求1所述的无人机植保作业监控方法，其特征在于，所述在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量，包括：
在所述喷洒状态为正常的情况下，对所述航空喷施作业时间段内的所述实际流速进行积分，并结合所述施药管路的管径，确定所述施药量。
4.一种无人机植保作业监控系统，其特征在于，包括：
参数测量模块，用于在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力；
参数处理模块，用于读取云端服务器中所存储的检测数据集，对所述检测数据集中所包含的所有所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力进行曲线拟合，生成流速压力曲线；
状态分析模块，用于基于所述流速压力曲线，确定无人机在所述航空喷施作业过程中的喷洒状态；
施药计算模块，用于在所述喷洒状态为正常的情况下，根据所述实际流速确定施药量；
且无人机植保作业监控系统，还用于：
在航空喷施作业过程中，获取待喷洒药剂的实际流速，并获取在所述实际流速下，施药管路的施药压力之后，将每个所述实际流速和与所述实际流速对应的所述施药压力作为一组检测数据；
在当前通信信号满足所述检测数据发送需求的情况下，将所述检测数据发送至云端服务器；
在所述当前通信信号不满足所述检测数据发送需求的情况下，将所述检测数据存储至先进先出存储器；
在所述读取所述云端服务器中所存储的所述检测数据集之后，且确定所述检测数据集中的检测数据出现遗漏的情况下，利用插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构；
其中，所述利用插值算法，对所述检测数据集中的遗漏检测数据进行数据重构，包括：
步骤1，在所述检测数据集中选取所述遗漏检测数据之前的
Figure DEST_PATH_IMAGE012
个检测数据，作为参考窗 口序列
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；
步骤2，对所述参考窗口序列
Figure 722222DEST_PATH_IMAGE013
进行函数拟合，生成参考拟合曲线；
步骤3，根据所述参考拟合曲线，获取
Figure 44619DEST_PATH_IMAGE012
个半步长数据，作为半步长点值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE014
；
步骤4，对所述半步长点值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE015
进行函数拟合，生成半步长点值拟合曲线；
步骤5，将所述半步长点值拟合曲线作为所述参考拟合曲线，并迭代执行步骤3-步骤4， 直至所述半步长点值序列
Figure DEST_PATH_IMAGE016
与所述参考窗口序列
Figure 716909DEST_PATH_IMAGE005
的相识度达到预设标准时， 停止迭代；
步骤6，将步骤5中生成的第
Figure DEST_PATH_IMAGE017
个半步长数据作为遗漏检测数据补充至所述检测数据集， 实现所述数据重构。
5.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述无人机植保作业监控方法步骤。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述无人机植保作业监控方法步骤。
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