CN113439727B - 大棚农作物的除虫方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及大棚农作物的除虫方法，所述方法包括：控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；将所述图像和所述环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，得到目标图像和虫类目标的类别，所述目标图像的内容包括所述虫类目标；根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度；控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。由此可以实现喷药智能化，提高了农作物品质。

Description

大棚农作物的除虫方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及大棚农作物的除虫方法、大棚农作物的除虫装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着现代农业的发展，大棚的使用越来越多，使用大棚能够种植出反季节的蔬菜，为人们提供多种多样的蔬菜，并且使用大棚生产种植蔬菜能够较准确的控制种植的条件，减少气候对作物的影响，大棚由于投资少，建造简单，可避免天气、气候影响等诸多优点得到广泛建造。

由于在大棚内栽培蔬菜等作物，与露地环境相比较，其温度高，湿度大，为蔬菜病虫害的滋生繁殖提供了十分有利的条件，但同时病虫害的发生也不再出现季节性变化，害虫的出现也并不规律。一般来说，若使用农药熏烟法等化学方法或施用杀虫剂进行大面积喷洒，在杀虫的同时对蔬菜品质也有影响，这样无法根据害虫的具体位置针对性喷洒农药，无法营造一个有利于蔬菜生长而又不利于病虫害发生的环境条件。

发明内容

本申请提供了一种大棚农作物的除虫方法、大棚农作物的除虫装置、计算机设备及存储介质，旨在解决使用农药熏烟法等化学方法或施用杀虫剂进行大面积喷洒导致农作物品质降低的问题。

为实现上述目的，本申请提供一种大棚农作物的除虫方法，所述方法包括：

控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；

将所述图像和所述环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，得到目标图像和虫类目标的类别，所述目标图像的内容包括所述虫类目标；

根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；

根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度；

控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

为实现上述目的，本申请还提供一种大棚农作物的除虫装置，所述大棚农作物的除虫装置包括：

环境检测模块，用于控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；

图像分类模块，用于将所述图像和所述环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，得到目标图像和虫类目标的类别，所述目标图像的内容包括所述虫类目标；

位置确定模块，用于根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；

参数确定模块，用于根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度；

喷药模块，用于控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述的计算机程序并在执行所述的计算机程序时实现本申请实施例提供的任一项所述的大棚农作物的除虫方法。

此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现本申请实施例提供的任一项所述的大棚农作物的除虫方法。

本申请实施例公开的大棚农作物的除虫方法、大棚农作物的除虫装置、设备及存储介质，通过在大棚设置种植区和轨道区，通过轨道区的除虫车对农作物进行环境检测，基于虫类分类模型智能确定害虫的位置，并控制除虫车对害虫的位置进行喷药，实现了环境检测和喷药杀虫的自动化，由此节省了人力和时间成本，提高了农作物品质，提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的一种大棚农作物自动杀虫系统的示意图；

图2是本申请实施例提供的一种大棚农作物的除虫方法的流程示意图；

图3是本申请实施例中提供的一种除虫车的截面示意图；

图4是本申请实施例中提供的一种喷药装置的示意图；

图5是本申请实施例提供的一种大棚农作物的除虫装置的示意性框图；

图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通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，都属于本申请保护的范围。

附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。另外，虽然在装置示意图中进行了功能模块的划分，但是在某些情况下，可以以不同于装置示意图中的模块划分。

在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

随着现代农业的发展，大棚的使用越来越多，使用大棚能够种植出反季节的蔬菜，为人们提供多种多样的蔬菜，并且使用大棚生产种植蔬菜能够较准确的控制种植的条件，减少气候对作物的影响，大棚由于投资少，建造简单，可避免天气、气候影响等诸多优点得到广泛建造。

由于在大棚内栽培蔬菜等作物，与露地环境相比较，其温度高，湿度大，为蔬菜病虫害的滋生繁殖提供了十分有利的条件，但同时病虫害的发生也不再出现季节性变化，害虫的出现也并不规律。一般来说，若使用农药熏烟法等化学方法或施用杀虫剂进行大面积喷洒，在杀虫的同时对蔬菜品质也有影响，这样无法根据害虫的具体位置针对性喷洒农药，无法营造一个有利于蔬菜生长而又不利于病虫害发生的环境条件。

为解决上述问题，本申请提供了一种基于农作物大棚的除虫方法，可以应用在服务器中，能够在农作物大棚中智能识别害虫的类别以及位置，针对性对该区域进行农药喷洒，降低了农药对于农作物的影响，解决了使用农药熏烟法等化学方法或施用杀虫剂进行大面积喷洒导致农作物品质降低的问题，从而实现了喷药智能化，提高了农作物品质，提高了用户体验。

其中，上述大棚农作物的除虫方法可以应用于大棚农作物自动杀虫系统，所述大棚农作物自动杀虫系统可以应用在终端设备比如计算机设备，该系统包括管理装置、轨道和除虫车，该方法具体可以应用管理装置中，所述大棚包括种植区和轨道区，所述大棚农作物自动杀虫系统包括设置在轨道区的轨道和能够在所述轨道移动的除虫车，所述除虫车包括环境检测装置、拍摄装置和喷药装置，管理装置和除虫车通信连接用于控制该除虫车。

具体地，如图1所示，图1是本申请实施例提供的一种大棚农作物自动杀虫系统的示意图。所述管理装置即为管理中心，用户可以在管理中心中的终端设备上发布控制命令比如环境检测指令，响应于所述环境检测指令，控制各个除虫车对对应的种植区进行环境检测，并将环境检测数据发送给管理中心，管理中心通过对所述环境监测数据进行分析，确定对应的害虫位置即为待喷药位置，并根据待喷药位置确定除虫车的工作参数比如除虫车的工作位置和除虫车中喷药装置的喷药角度，将除虫车的工作参数发送给对应的除虫车，以使各个除虫车按照所述除虫车的工作参数进行工作并喷药，从而达到针对性喷药的效果。

需要说明的是，整个大棚可以包括多个种植区，且每个种植区对应有包括除虫车的轨道区。每个除虫车可以同时对对应的种植区进行环境检测或除虫等工作。由此可以大大提高环境监测和除虫效率。

其中，上述大棚农作物的除虫方法也可以应用在服务器中，当然也可以应用于终端设备上，由此可以对害虫区域进行针对性喷药，从而实现了大棚喷药智能化，从而提高农作物品质，提高了用户体验。其中，终端设备可以包括诸如手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等固定终端。服务器例如可以为单独的服务器或服务器集群。但为了便于理解，以下实施例将以应用于服务器的大棚农作物的除虫方法进行详细介绍。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种大棚农作物的除虫方法的示意流程图。具体以该大棚农作物的除虫方法应用于图1中的管理中心的终端设备为例介绍，由此可以对害虫区域进行针对性喷药，从而实现了大棚喷药智能化，由此可以提高农作物品质，提高了用户体验。

如图2所示，该大棚农作物的除虫方法包括步骤S101至步骤S105。

S101、控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息。

具体地，响应于用户在终端设备发送的环境检测指令，控制各个除虫车对应的轨道上移动并进行环境检测，具体地，通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息，并通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像。所述环境信息包括但不限于温度值、湿度值、土壤PH值和光照强度，所述图像具体可以包括图片、视频和红外热图。

在一些实施例中，可以通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的多张图像，并通过所述环境检测装置获取每张所述图像对应的环境信息和拍摄位置。其中，所述拍摄位置包括所述除虫车在所述轨道上的位置和所述除虫车中拍摄装置的拍摄角度。

其中，所述拍摄装置可以是相机、摄影机或录像机，具体可以为带有LED灯和红外传感器的深度双目摄像头，所述LED灯用于夜间照明，所述红外传感器用于采集种植区的红外热图，使用深度双目摄像头进行图像拍摄能够在后续准确确定害虫位置，能够确定害虫位置与拍摄位置的距离。

示例性的，可以通过相机拍摄种植区的多张图像，进而对每张图像进行分析，例如还可以通过摄影机对待种植区进行录像处理，分析每一帧种植区的图像，可以更准确地得到种植区影像，进而更准确地确定种植区中是否包括害虫。所述环境检测装置包括用于检测拍摄图像时环境温度的温度传感器、用于检测拍摄图像时环境湿度的湿度传感器、用于检测拍摄图像时土壤ph值的ph检测仪、用于检测拍摄图像时光照强度的光照传感器和用于检测拍摄图像时除虫车在轨道上位置的位移传感器。

需要说明的是，所述环境温度包括室内温度和土壤温度，所述环境湿度包括室内湿度和土壤湿度。

示例性的，所述拍摄装置可以为360°旋转的相机，除虫车在轨道上移动的同时对四周环境进行全方位检测，由此可以更方便地获取到种植区的图像。

示例性的，所述除虫车包括多个拍摄装置比如包括四个拍摄装置，且每个拍摄装置之间呈90°设置，这样每个拍摄装置对应一个拍摄区域，并分别对对应的拍摄局域进行拍摄，由此得到种植区全方位对应的图像，由此可以更准确地得到种植区的图像。

在一些实施例中，得到所述种植区对应的图像之后，可以对所述图像进行灰度转换，得到所述图像对应的RGB图像。通过将图像转换为RGB图像，由于RGB图像包括红绿蓝三种颜色的图像特征，更有利于后续的虫类分类模型对图像进行特征分析，从而得到对应的待喷药位置。

具体地，可以通过图像灰度变换函数对所述图像进行灰度转换，所述图像灰度变换函数可以包括基于图像反转的线性函数、基于对数和反对数变换的对数函数和基于n次幂和n次开方变换的幂律函数。将图像转换成RGB图像能够改善图像的质量，使图像能够显示更多的细节，提高图像的对比度，同时能够有选择的突出图像感兴趣的特征比如虫类特征或者抑制图像中不需要的特征比如农作物特征，还可以有效的改变图像的直方图分布，使像素的分布更为均匀。

S102、将所述图像和所述环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，得到目标图像和虫类目标的类别，所述目标图像的内容包括所述虫类目标。

其中，所述目标图像为存在虫类目标的图像，用于确定待喷药位置，所述虫类分类模型包括目标检测模型和分类模型网络，所述目标检测模型用于对每张RPB图像和红外热图中是否存在虫类目标进行检测，所述分类模型网络用于对所述虫类目标进行分类。

具体地，接收除虫车发送的图像和环境信息，将所述图像和环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，所述虫类分类模型输出对应的目标图像和虫类目标的类别。所述预训练好的虫类分类模型是通过除虫车采集的大量数据作为训练数据集，所述训练数据集包括虫类的尸体状态和活体状态，再通过人工进行筛选，将正样本和负样本进一步处理，得到测试数据集和验证数据集，从而不断进行训练优化，提高虫类分类模型的识别精度。具体地，将训练数据集输入虫类分类模型进行训练，训练完成后将测试数据集和验证数据集作为输入，对训练结果进行验证，进而得到预训练好的虫类分类模型。

在一些实施例中，可以基于目标检测模型对所述图像进行目标检测，确定所述图像中是否包括虫类目标；若所述图像中包括虫类目标，将所述图像作为目标图像；基于分类网络模型，根据所述目标图像和所述目标图像对应的环境信息确定所述虫类目标的类别。其中，所述目标检测模型可以包括Faster R-CNN模型和YOLO模型，用于检测图像中是否包括虫类目标。所述分类网络模型可以包括FastRCNN模型，SSD模型和Resnet模型等，用于对虫类目标类型进行分类。由此可以通过目标检测模型和分类网络模型快速智能识别出待检测虫类的类别。

示例性的，基于目标检测模型对图像进行目标检测，提取得到对应的图像特征，根据所述图像特征确定图像中是否包括虫类目标，基于分类网络模型和环境信息对虫类目标进行分类处理，确定所述虫类目标的类别。

在一些实施例中，确定所述图像中是否包括虫类目标之后，若所述图像中包括虫类目标，获取所述虫类目标对应的红外热图，根据所述红外热图对所述虫类目标进行活体检测；若所述虫类目标为活体，则将所述虫类目标对应的图像作为目标图像；若所述虫类目标不为活体，则无需确认所述虫类目标的类别。由此可以先确定虫类目标是否存活，再进行对应的虫类分类处理，避免了对死亡虫类进行喷药。

具体地，根据所述红外热图确定虫类目标对应的生理特征，根据所述生理特征确定所述虫类目标的存活状态。其中，所述生理特征可以为体型、移动速率和捕食状态等等。

需要说明的是，若所述虫类目标不为活体，可以不对该虫类目标进行回收，并将该尸体用作种植区的肥料处理，并在标记对应的位置，以使下一次检测到相同的虫类目标时，能够快速识别该虫类目标为死亡状态。若该所述虫类目标的尸体会影响农作物的生长时比如产生有害物质，可以控制除虫车对所述虫类目标的尸体进行回收处理。

在一些实施例中，还可以基于分类网络模型，对所述目标图像和所述环境信息进行虫类匹配，得到所述虫类目标的种类得分；基于所述种类得分确定所述虫类目标的类别。其中，所述虫类目标的类别可以包括第一类别和第二类别，所述第一类别用于辨别所述虫类目标是否为害虫，用于区分害虫和益虫，具体可以通过种类得分进行确定第一类别，所述第二类别是所述第一类别的细化，是根据农药杀虫效果对害虫进行分类得到的，用于确定害虫的具体品种，由此可以更准确地确定所述虫类目标的具体品种。

具体地，可以通过对所述虫类目标进行识别分析，得到可能的一种或多种虫类的第一分数；通过对所述翅膀振动频率进行识别分析，得到可能的一种或多种虫类的第二分数，对于每一种可能的每种虫类，将对应的第一分类分数和第二分类分数进行加权求和，得到所述虫类目标的总分数，作为所述虫类目标的种类得分。

具体地，确定所述虫类目标的种类得分对应的阈值区间，若所述虫类目标的种类得分在第一阈值区间，则确定所述虫类目标为害虫，若所述虫类目标的种类得分在第二阈值区间，则确定所述虫类目标为益虫，若所述虫类目标的种类得分在第三阈值区间，则将所述图像发送给用户，以使用户进行类别判断。其中，第一阈值区间为分数较高的分值区间比如为[80,100],第二阈值区间为分数较低的分值区间比如为[0,30]，第三阈值区间为分数居中的分值区间比如为(30,80)。其中，所述阈值区间可以为任意分值区间，在此不做具体限定。

示例性的，确定所述虫类目标的种类得分对应的阈值区间比如为90分，则确定所述虫类目标的种类得分在第一阈值区间，则确定所述虫类目标为害虫。

在一些实施例中，根据所述图像对所述虫类目标进行特征提取，得到虫类特征，根据所述环境信息确定所述虫类目标的生活习性特征；根据所述虫类特征和所述生活习性特征确定所述虫类目标的第二类别。所述第二类别是所述第一类别的细化，是根据农药杀虫效果对害虫进行分类得到的，用于确定害虫的具体品种，由此可以更准确地确定所述虫类目标的具体品种。

具体地，所述虫类特征包括但不限于头部特征、触角特征和翅膀特征，所述生活习性特征根据温度值、湿度值、土壤PH值和光照强度等确定，最后对上述所有特征进行特征匹配，搜索具有相同或相似的特征的具体类别，并将相似度最高的虫类作为所述虫类目标对应的第二类别。

S103、根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置。

其中，所述待喷药位置为存在活体害虫的种植区具体位置。

在一些实施例中，若所述虫类目标的类别为害虫，获取所述虫类目标的位置信息，并根据所述虫类目标的位置信息确定待喷药位置。所述位置信息包括所述虫类目标在所述目标图像中的位置和拍摄位置，其中所述拍摄位置为环境检测时的拍摄位置。

示例性的，若所述虫类目标的类别为害虫(比如蚜虫或蝗虫)，获取所述虫类目标的位置信息，并根据所述位置信息确定待喷药位置。

在一些实施例中，确定所述虫类目标在所述目标图像中的位置；根据拍摄位置和所述虫类目标在所述目标图像中的位置确定所述虫类目标在所述种植区的位置；将所述虫类目标在所述种植区的位置作为待喷药位置。由此可以快速、准确地确定虫类目标在所述种植区的位置。

具体地，确定所述虫类目标在所述目标图像中的位置，可以确定虫类目标在种植区中至除虫车的距离，再根据拍摄位置由此能够准确确定害虫位置。

在一些实施例中，所述图像可以是通过利用深度双目摄像头进行拍摄得到的，即该图像为深度图像，由此可以确定所述虫类目标至除虫车的距离，再根据拍摄位置由此能够准确确定害虫位置，并确定害虫位置与拍摄位置的距离。

S104、根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度。

其中，所述除虫车的工作位置可以通过待喷药位置确定，也可以通过环境检测时的拍摄位置确定，所述喷药装置的喷药角度为喷药装置与轨道的角度，具体可以为0°-360°之间的任意角度。

在一些实例中，若在某一组图像检测到待检测种类目标，并根据该组图像确定待喷药位置，则获取该组图像对应的拍摄位置，并将该拍摄位置作为除虫车的工作位置。其中，所述一组图像可以有多张图像，并获取多张检测到待检测种类目标的图像对应的拍摄位置。

示例性的，拍摄得到图像时，除虫车在所述轨道上的位移距离为10m，喷药装置的拍摄角度为45°，若该张图像用作确定待喷药位置，则所述除虫车的工作位置为在轨道上的位移10m和所述喷药装置的喷药角度为45°。

在一些实施例中，根据多个待喷药位置确定喷药区域，基于所述喷药区域进行喷药模拟，得到喷药模拟结果，基于所述喷药模拟结果确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度。由此可以根据模拟结果同时对多个待喷药位置进行喷药。

其中，所述喷药模拟可以通过仿真软件进行3D模拟，根据多个喷药模拟结果确定最好的除虫车工作位置和喷药装置的喷药角度。

具体地，所述多个待喷药位置为相近区域或喷药路径相同的区域，由此可以同时对多个待喷药位置进行喷药，节省喷药流程，也能够避免重复喷药，导致农作物死亡。

S105、控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

响应于用户发送的除虫指令，所述除虫指令包括除虫车的工作位置和喷药装置的喷药角度，根据所确定的工作位置和喷药角度，控制所述除虫车移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。其中，所述除虫车为具有可伸缩性的的轨道小车，由此可以调整不同高度，以适应不同蔬菜作物的生长高度并进行环境检测或除虫等操作。

具体地，如图3所示，图3是本申请实施例中提供的一种除虫车的截面示意图，所述除虫车包括管理模块、喷药模块(即喷药装置)、视觉模块(即拍摄装置)和环境感知模块(即环境检测装置)，其中，所述除虫车也可以包括多个喷药装置比如4个(每个喷药装置之间呈90°布置)，且每个喷药装置对应有拍摄装置。具体地，用户可以通过管理中心将除虫指令发送到需要除虫的除虫车对应的管理模块中，并实时通过轨道为所述除虫车提供电力驱动，轨道内侧安装有电缆，驱动所述除虫车移动到对应的工作位置，同时除虫车管理模块控制喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

在一些实施例中，所述喷药装置包括多个喷药管和与每个所述喷药管对应的药箱，所述药箱装有针对不同害虫的不同品种的农药。可以根据所述虫类目标的类别确定所述喷药装置对应的喷药管；控制所述喷药管按照所述喷药角度进行喷药。其中，是根据所述虫类目标的第二类别确定所述喷药装置对应的喷药管；控制所述喷药装置对应的喷药管按照所述喷药角度进行喷药。由此可以根据不同害虫的不同品种针对性地喷洒对应的农药，能够达到更好的除虫效果。

具体地，如图4所示，图4是本申请实施例中提供的一种喷药装置的示意图。所述喷药装置包括高压泵、气室、电控阀门、各个药箱以及各个药箱对应的喷药管。除虫车管理模块通过电控阀门负责控制各个杀虫药箱的压力，且每个药箱装有针对不同害虫的不同品种的农药。当根据所述虫类目标的第二类别确定对应的喷药管后，除虫车管理模块控制高压泵对气室施加压力，同时通过电控阀门控制对应的药箱阀门打开，以使所述喷药管对应的药箱在压力的作用下，药箱里的农药经管道到喷嘴里喷出，达到给药杀虫目的。

示例性地，比如药箱包括三种，分别装有A药、B药和C药，若确定所述虫类目标的第二类别对应的喷药管对应装有B药的药箱时，除虫车管理模块控制高压泵对气室施加压力，并控制电控阀门打开装有B药的药箱的药箱阀门，在压力的作用下，B药从药箱经管道到喷嘴里喷出，达到给药杀虫目的。

在一些实施例中，所述每个药箱还包括检测仪，所述检测仪用于检测药箱的药量，当检测到每个药箱的药量低于预设阈值时，生成对应的补药信息并发送给用户的终端设备或管理中心，以使用户进行人工补药。其中，所述预设阈值可以为任意数值，在此不做具体限定。

请参阅图5，图5是本申请一实施例提供的一种大棚农作物的除虫装置的示意性框图，该大棚农作物的除虫装置可以配置于服务器中，用于执行前述的大棚农作物的除虫方法。

如图5所示，该大棚农作物的除虫装置200包括：环境检测模块201、图像分类模块202、位置确定模块203、参数确定模块204和喷药模块205。

环境检测模块201，用于控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；

图像分类模块202，用于将所述图像和所述环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，得到目标图像和虫类目标的类别，所述目标图像的内容包括所述虫类目标；

位置确定模块203，用于根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；

参数确定模块204，用于根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度；

喷药模块205，用于控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

需要说明的是，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和各模块、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请的方法、装置可用于众多通用或专用的计算系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程的消费终端设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

示例性的，上述的方法、装置可以实现为一种计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图6所示的计算机设备上运行。

请参阅图6，图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的示意图。该计算机设备可以是服务器。

如图6所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口，其中，存储器可以包括非易失性存储介质和内存储器。

非易失性存储介质可存储操作系统和计算机程序。该计算机程序包括程序指令，该程序指令被执行时，可使得处理器执行任意一种大棚农作物的除虫方法。

处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。

内存储器为非易失性存储介质中的计算机程序的运行提供环境，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行任意一种大棚农作物的除虫方法。

该网络接口用于进行网络通信，如发送分配的任务等。本领域技术人员可以理解，该计算机设备的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

应当理解的是，处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

其中，在一些实施方式中，所述处理器用于运行存储在存储器中的计算机程序，以实现如下步骤：控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；将所述图像和所述环境信息输入到预训练好的虫类分类模型，得到目标图像和虫类目标的类别，所述目标图像的内容包括所述虫类目标；根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度；控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

在一些实施例中，所述处理器还用于：通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的多张图像，并通过所述环境检测装置获取每张所述图像对应的环境信息和拍摄位置。

在一些实施例中，所述处理器还用于：基于目标检测模型对所述图像进行目标检测，确定所述图像中是否包括虫类目标；若所述图像中包括虫类目标，将所述图像作为目标图像；基于分类网络模型，根据所述目标图像和所述目标图像对应的环境信息确定所述虫类目标的类别；所述根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置，包括：若所述虫类目标的类别为害虫，获取所述虫类目标的位置信息，并根据所述虫类目标的位置信息确定待喷药位置。

在一些实施例中，所述处理器还用于：基于分类网络模型，对所述目标图像和所述环境信息进行虫类匹配，得到所述虫类目标的种类得分；基于所述种类得分确定所述虫类目标的类别。

在一些实施例中，所述处理器还用于：确定所述虫类目标在所述目标图像中的位置；根据拍摄位置和所述虫类目标在所述目标图像中的位置确定所述虫类目标在所述种植区的位置；将所述虫类目标在所述种植区的位置作为待喷药位置。

在一些实施例中，所述处理器还用于：若所述图像中包括虫类目标，获取所述虫类目标对应的红外热图，根据所述红外热图对所述虫类目标进行活体检测；若所述虫类目标为活体，则将所述虫类目标对应的图像作为目标图像。

在一些实施例中，所述处理器还用于：控制所述喷药管按照所述喷药角度进行喷药。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述程序指令被执行时实现本申请实施例提供的任一种大棚农作物的除虫方法。

其中，所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的计算机设备的内部存储单元，例如所述计算机设备的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述计算机设备的外部存储设备，例如所述计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。

进一步地，所述计算机可读存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

本发明所指区块链语言模型的存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种大棚农作物的除虫方法，其特征在于，应用于大棚农作物自动杀虫系统，大棚包括种植区和轨道区，所述大棚农作物自动杀虫系统包括设置在轨道区的轨道和能够在所述轨道移动的除虫车，所述除虫车包括环境检测装置、拍摄装置和喷药装置，所述方法包括：

控制所述除虫车在所述轨道上移动，通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；

基于目标检测模型对所述图像进行目标检测，确定所述图像中是否包括虫类目标；

若所述图像中包括虫类目标，将所述图像作为目标图像；

基于分类网络模型，对所述目标图像和所述环境信息进行虫类匹配，得到所述虫类目标的种类得分，所述虫类目标的种类得分通过第一分数和第二分数进行加权求和得到，所述第一分数通过对所述虫类目标进行识别分析得到，所述第二分数通过对所述虫类目标的翅膀振动频率进行识别分析得到；

基于所述种类得分确定所述虫类目标的类别；

根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；

根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和所述喷药装置的喷药角度；

控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的图像，并通过所述环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息，包括：

通过所述拍摄装置获取所述种植区对应的多张图像，并通过所述环境检测装置获取每张图像对应的环境信息和拍摄位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置，包括：

若所述虫类目标的类别为害虫，获取所述虫类目标的位置信息，并根据所述虫类目标的位置信息确定待喷药位置。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述虫类目标的位置信息，并根据所述虫类目标的位置信息确定待喷药位置，包括：

确定所述虫类目标在所述目标图像中的位置；

根据拍摄位置和所述虫类目标在所述目标图像中的位置确定所述虫类目标在所述种植区的位置；

将所述虫类目标在所述种植区的位置作为待喷药位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像中是否包括虫类目标之后，所述方法还包括：

若所述图像中包括虫类目标，获取所述虫类目标对应的红外热图，根据所述红外热图对所述虫类目标进行活体检测；

若所述虫类目标为活体，则将所述虫类目标对应的图像作为目标图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述喷药装置包括多个喷药管和与每个所述喷药管对应的药箱，所述方法还包括：

根据所述虫类目标的类别确定所述喷药装置对应的喷药管；

所述控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药，包括：

控制所述喷药管按照所述喷药角度进行喷药。

7.一种大棚农作物的除虫装置，其特征在于，包括：

环境检测模块，用于控制除虫车在轨道上移动，通过拍摄装置获取种植区对应的图像，并通过环境检测装置获取所述种植区对应的环境信息；

图像分类模块，用于基于目标检测模型对所述图像进行目标检测，确定所述图像中是否包括虫类目标；若所述图像中包括虫类目标，将所述图像作为目标图像；基于分类网络模型，对所述目标图像和所述环境信息进行虫类匹配，得到所述虫类目标的种类得分；基于所述种类得分确定所述虫类目标的类别，所述虫类目标的种类得分通过第一分数和第二分数进行加权求和得到，所述第一分数通过对所述虫类目标进行识别分析得到，所述第二分数通过对所述虫类目标的翅膀振动频率进行识别分析得到；

位置确定模块，用于根据所述目标图像和所述虫类目标的类别确定待喷药位置；

参数确定模块，用于根据所述待喷药位置确定所述除虫车的工作位置和喷药装置的喷药角度；

喷药模块，用于控制所述除虫车在所述轨道移动到对应的工作位置，并控制所述喷药装置按照所述喷药角度进行喷药。

8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于执行所述的计算机程序并在执行所述的计算机程序时实现：

如权利要求1-6任一项所述的大棚农作物的除虫方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的大棚农作物的除虫方法。

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