CN113870529A - 应对强风的园林监测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明属于园林监测技术领域，公开了一种应对强风的园林监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取隐患作物的图像信息；根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。通过上述方式，通过检测可能出现隐患的作物的图像信息，然后根据图像信息推算出隐患作物的被监测的枝干的位移信息，最后当枝干的位移信息到达预设警报条件时，发送警报信息，实现了通过图像信息实时监控可能在强风的环境下作物的枝干，当作物的枝干末端的位移距离过大容易产生断枝的危险时发出预警，实现了在强风环境下实时监控作物的生长状态，并且在作物存在断枝危险时发出预警。

Description

应对强风的园林监测方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及园林监测技术领域，尤其涉及一种应对强风的园林监测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
现有的园林管理方法大多数关注植物的生长状况以及土壤信息，但是对于植物受强风影响方面的预警关注较少，现有技术对于大风的应对措施也是工作人员通过值守与巡逻实现，不能做到提前预警。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种应对强风的园林监测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法实时监测作物在强风下的生长状态的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种应对强风的园林监测方法，所述方法包括以下步骤:
获取隐患作物的图像信息；
根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；
当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。
可选地，所述获取隐患作物的图像信息之前，还包括：
获取待监测作物所处的环境信息；
根据所述环境信息获得当前风速值；
当所述当前风速值超过预设隐患风速值时，判定所述作物为隐患作物。
可选地，所述根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息，包括：
获取预先存储的隐患作物的静止图像信息；
根据所述静止图像信息得到所述隐患作物对应的待监测枝干的若干参照图像信息；
根据所述图像信息得到所述待监测枝干的若干监测图像信息；
根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息。
可选地，所述根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息，包括：
根据所述若干参照图像信息得到待监测枝干的末端的参照图像点信息；
根据所述若干监测图像信息得到待监测枝干的末端的监测图像点信息；
将所述参照图像信息与所述监测图像信息进行比对，得到所述参照图像点信息与监测图像信息的对应关系；
根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息。
可选地，所述根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息，包括：
根据所述对应关系确定所述参照图像点信息与所述参照图像点信息对应的监测图像点信息；
根据所述参照图像点信息以及所述监测图像点信息得到待监测枝干的图像点位移信息；
根据所述图像点位移信息得到待监测枝干的实际位移信息，并将所述实际位移信息作为枝干位移信息。
可选地，所述当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息，包括：
根据所述枝干位移信息得到所述待监测枝干的位移值；
将所述位移值与预设报警位移值进行对比；
当存在所述位移值大于所述预设报警位移值时，将大于所述预设报警位移值对应的位移值作为异常位移值；
统计所述异常位移值的个数；
当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息。
可选地，所述当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息，包括：
当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，确定所述异常位移值对应的待监测枝干；
若所述所述异常位移值对应的待监测枝干为所述隐患作物的主干，则发送严重警报信息。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种应对强风的园林监测装置，所述应对强风的园林监测装置包括：
获取模块，用于获取隐患作物的图像信息；
分析模块，用于根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；
警报模块，用于当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种应对强风的园林监测设备，所述应对强风的园林监测设备包括：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应对强风的园林监测程序，所述应对强风的园林监测程序配置为实现如上文所述的应对强风的园林监测方法。
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有应对强风的园林监测程序，所述应对强风的园林监测程序被处理器执行时实现如上文所述的应对强风的园林监测方法。
本发明通过获取隐患作物的图像信息；根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。通过这种方式可以通过检测可能出现隐患的作物的图像信息，然后根据图像信息推算出隐患作物的被监测的枝干的位移信息，最后当枝干的位移信息到达预设警报条件时，发送警报信息，实现了通过图像信息实时监控可能在强风的环境下作物的枝干，当作物的枝干末端的位移距离过大容易产生断枝的危险时发出预警，实现了在强风环境下实时监控作物的生长状态，并且在作物存在断枝危险时发出预警。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的应对强风的园林监测设备的结构示意图；
图2为本发明应对强风的园林监测方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明应对强风的园林监测方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明应对强风的园林监测装置第一实施例的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的应对强风的园林监测设备结构示意图。
如图1所示，该应对强风的园林监测设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)存储器，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对应对强风的园林监测设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及应对强风的园林监测程序。
在图1所示的应对强风的园林监测设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明应对强风的园林监测设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在应对强风的园林监测设备中，所述应对强风的园林监测设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的应对强风的园林监测程序，并执行本发明实施例提供的应对强风的园林监测方法。
本发明实施例提供了一种应对强风的园林监测方法，参照图2，图2为本发明一种应对强风的园林监测方法第一实施例的流程示意图。
本实施例中，所述应对强风的园林监测方法包括以下步骤：
步骤S10：获取隐患作物的图像信息。
需要说明的是，本实施例的执行主体为一个控制器，所述控制器为主要用于控制应对强风的园林监测方法的控制器，也可以为能实现此功能的任意设备，本实施例对此不加以限定。本实施例及下述各实施例将以应对强风的园林监测方法的控制器为例进行具体说明。
应理解的是，隐患作物指的是所处环境的风速值大于作物能承受的预设隐患风速值的，有断枝风险的作物。
在具体实施中，图像信息指的是，隐患作物的全景的图像信息，其中图像信息中包含了隐患作物的待监测枝干的图像信息以及待监测枝干的末端的图像点信息和空间位置信息，也可以包括其他有关隐患作物的图像方面的信息，本实施例对此不加以限制。
需要说明的是，隐患作物的图像信息，可以是3D摄像头获取到的，也可以是其他能实现此功能的设备获取到的，本实施例对此不加以限制。
进一步地，为了能够准确的确定隐患作物，步骤S10之前，还包括：
获取待监测作物所处的环境信息；
根据所述环境信息获得当前风速值；
当所述当前风速值超过预设隐患风速值时，判定所述作物为隐患作物。
应理解的是，待监测作物指的是，处在环境风速监测下的所有园林植物、作物，待检测作物的设定可以由用户或者管理员自行设定，本实施例对此不加以限制。
在具体实施中，环境信息指的是待检测作物所处的环境的信息，其中可以包括温度信息、风速值、风向，也可以包括其他有关于环境的信息，本实施例对此不加以限定。
需要说明的是，根据所述环境信息获得当前风速值指的是，从环境信息中提取出待监测作物所处的环境的当前的风速值。
应理解的是，预设隐患风速值是一个由用户或管理员预先设定的值，可以用于判断当前风速值是否超过了作物的正常承受范围，预设隐患风速值可以由用户或管理员自行设置和调控，本实施例对此不加以限制。
在具体实施中，当所述当前风速值超过预设隐患风速值时，判定所述作物为隐患作物指的是，当某一个作物所处环境的当前风速值大于预设隐患风速值时，将这个作物认定为隐患作物。
通过这种方式，可以快速并准确的确定隐患作物，使得只需要获取有隐患的作物的图像信息，使得隐患作物的监测更加精准且节约资源。
步骤S20：根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息。
需要说明的是，枝干位移信息中包括了每个待监测枝干的末端点的位移距离信息。
应理解的是，根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息指的是，根据隐患作物的图像信息得到隐患作物的每个待监测枝干的末端点的位移距离信息，然后将所有位移距离信息作为枝干位移信息进行储存。
步骤S30：当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。
在具体实施中，预设警报条件中包含了预设报警位移值和预设安全个数，当有待检测的枝干超过预设报警位移值时作为异常位移值，当异常位移值的个数超过预设安全个数时，则判定达到预设警报条件。
需要说明的是，警报信息指的是用于其道警报作用的信息，可以是短信的形式发送给用户或者管理员的移动终端，或者发送到监控中心，也可以是以警铃的形式进行广播，或者其他可以实现此功能的形式，本实施例对此不加以限制。
本实施例通过通过获取隐患作物的图像信息；根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。通过这种方式可以通过检测可能出现隐患的作物的图像信息，然后根据图像信息推算出隐患作物的被监测的枝干的位移信息，最后当枝干的位移信息到达预设警报条件时，发送警报信息，实现了通过图像信息实时监控可能在强风的环境下作物的枝干，当作物的枝干末端的位移距离过大容易产生断枝的危险时发出预警，实现了在强风环境下实时监控作物的生长状态，并且在作物存在断枝危险时发出预警。
参考图3，图3为本发明一种应对强风的园林监测方法第二实施例的流程示意图。
基于上述第一实施例，本实施例应对强风的园林监测方法在所述步骤S20，包括：
步骤S201：获取预先存储的隐患作物的静止图像信息。
在具体实施中，静止图像信息指的是，预先存储的隐患作物在静止时的图像信息，主要作为参照图像使用，其中，静止图像信息中包括了隐患作物的待监测枝干的图像信息、空间位置信息，也可以包含其他有关于隐患作物静止时的姿态的图像信息，本实施例对此不加以限制。
需要说明的是，在存储区域中有预先划分的区域，用于存储所有待监测作物的静止图像信息，当判定存在隐患作物时，随时可以调用隐患作物对应的静止图像信息。
应理解的是，获取预先存储的隐患作物的静止图像信息指的是，当确定隐患作物后，查询并调用隐患作物对应的静止图像信息。
步骤S202：根据所述静止图像信息得到所述隐患作物对应的待监测枝干的若干参照图像信息。
在具体实施中，参照图像信息指的是，从静止图像信息中提取出来的，每个待监测枝干对应的图像信息。
需要说明的是，待监测枝干指的是，隐患作物上每一个需要实时监测的枝干，其中，待监测枝干可以由用户或管理员自行设定，本实施例对此不加以限制。
应理解的是，根据所述静止图像信息得到所述隐患作物对应的待监测枝干的若干参照图像信息指的是，从静止图像信息中筛选出每一个待监测枝干对应的图像信息作为参照图像信息，所以得到了若干参照图像信息。
步骤S203：根据所述图像信息得到所述待监测枝干的若干监测图像信息。
在具体实施中，监测图像信息指的是从图像信息中提取出来的，每个待监测枝干对应的图像信息。
需要说明的是，根据所述图像信息得到所述待监测枝干的若干监测图像信息指的是，从图像信息中筛选出每一个待监测枝干对应的图像信息作为监测图像信息，所以得到了若干监测图像信息。
步骤S204：根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息。
应理解的是，根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息指的是，根据若干参照图像信息和若干监测图像信息找到同一个待监测枝干的末端的位移距离，从而得到枝干位移信息。
进一步地，为了快速确定每一个待监测枝干的末端的图像点信息，步骤S204，包括：
根据所述若干参照图像信息得到待监测枝干的末端的参照图像点信息；
根据所述若干监测图像信息得到待监测枝干的末端的监测图像点信息；
将所述参照图像信息与所述监测图像信息进行比对，得到所述参照图像点信息与监测图像信息的对应关系；
根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息。
需要说明的是，参照图像点信息指的是，待监测枝干的末端在参照图像信息中所在的图像点的信息。
应理解的是，根据所述若干参照图像信息得到待监测枝干的末端的参照图像点信息指的是，从每一个参照图像信息中提取出每一个待监测枝干的末端的参照图像点信息，也就是每一个待监测枝干的末端都有一个对应的参照图像点信息，即得到了若干参照图像点信息。
在具体实施中，监测图像点信息指的是，待监测枝干的末端在监测图像信息中所在的图像点的信息。
需要说明的是，根据所述若干监测图像信息得到待监测枝干的末端的监测图像点信息指的是，从每一个监测图像信息中提取出每一个待监测枝干的末端的监测图像点信息，也就是每一个待监测枝干的末端都有一个对应的监测图像点信息，即得到了若干监测图像点信息。
应理解的是，将所述参照图像信息与所述监测图像信息进行比对，得到所述参照图像点信息与若干监测图像信息的对应关系指的是，通过将参照图像信息和监测图像信息中的图像点进行对比，找到同一个待监测枝干的末端分别在参照图像信息中对应的参照图像点信息以及在监测图像信息中对应的监测图像点信息。
在具体实施中，根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息指的是，根据参照图像点信息和其对应的监测图像点信息得到图像点位移信息，然后得到实际位移信息，最后将实际位移信息作为枝干位移信息。
通过这种方式，实现了通过将参照图像信息和监测图像信息进行对比得到参照图像点信息与监测图像点信息的对应关系，从而可以快速求得待监测枝干的末端的位移信息，使得可以更方便的确定枝干位移信息。
进一步地，为了能够准确计算枝干位移信息，步骤根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息，包括：
根据所述对应关系确定所述参照图像点信息与所述参照图像点信息对应的监测图像点信息；
根据所述参照图像点信息以及所述监测图像点信息得到待监测枝干的图像点位移信息；
根据所述图像点位移信息得到待监测枝干的实际位移信息，并将所述实际位移信息作为枝干位移信息。
需要说明的是，根据所述对应关系确定所述参照图像点信息与所述参照图像点信息对应的监测图像点信息指的是根据对应关系，将同一个待监测枝干的末端对应的参照图像点信息和监测图像点信息进行对应。
应理解的是，根据所述参照图像点信息以及所述监测图像点信息得到待监测枝干的图像点位移信息指的是，根据参照图像点信息和监测图像点信息得到参照图像点对应的待监测枝干的末端在图像上的位移距离，然后将位移距离作为图像点位移信息。
在具体实施中，实际位移信息指的是待监测枝干的末端实际位移的距离。
需要说明的是，根据所述图像点位移信息得到待监测枝干的实际位移信息指的是，根据图像点位移信息推算得到待监测枝干的末端实际的位移距离。其中推算可以是通过图像与现实的比例尺进行对应换算，也可以通过3D摄像头的空间位置识别实现，或者其他可以实现此功能的方法，本实施例对此不加以限定。
通过这种方式，实现了根据图像点的位移距离转换为待监测枝干的末端的实际位移，使得枝干位移信息的计算更加准确。
进一步地，为了能够准确的判断是否需要发送警报信息，步骤所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息，包括：
根据所述枝干位移信息得到所述待监测枝干的位移值；
将所述位移值与预设报警位移值进行对比；
当存在所述位移值大于所述预设报警位移值时，将大于所述预设报警位移值对应的位移值作为异常位移值；
统计所述异常位移值的个数；
当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息。
需要说明的是，根据所述枝干位移信息得到所述待监测枝干的位移值指的是，从枝干位移信息中提取出每一个待监测枝干的末端的实际位移信息，然后提取出位移的具体距离作为位移值。
应理解的是，预设报警位移值是一个由用户或者管理员提前设定的值，主要用于判断待监测枝干的末端的位移值是否达到了可能产生安全隐患，预设报警阈值由用户或管理员自行设定和调控，本实施例对此不加以限制。
在具体实施中，当存在所述位移值大于所述预设报警位移值时，将大于所述预设报警位移值对应的位移值作为异常位移值指的是，将每一个待监测枝干的末端的位移值与预设报警位移值进行对比，所有大于预设报警位移值的位移值都作为异常位移值。
需要说明的是，预设安全个数是一个由用户或者管理员提前设定的值，主要用于判断异常位移值的个数是否超过了安全限度，预设安全个数由用户或管理员自行设定和调控，本实施例对此不加以限制。
应理解的是，当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息指的是，统计异常位移值个数之后，将异常位移值的个数与预设安全个数对比，当异常位移值的个数大于预设安全个数时，发送警报信息。
通过这种方式，实现了准确的判断是否需要发送警报信息，避免了由于误判断造成错误警报，造成人力和物力的浪费。
进一步地，为了能够在可能产生重大事故的情况下及时预警，步骤当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息，包括：
当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，确定所述异常位移值对应的待监测枝干；
若所述所述异常位移值对应的待监测枝干为所述隐患作物的主干，则发送严重警报信息。
需要说明的是，当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，确定所述异常位移值对应的待监测枝干指的是，当发送了警报信息之后，确定异常位移值对应的待监测枝干。
应理解的是，若所述异常位移值对应的待监测枝干为所述隐患作物的主干，则发送严重警报信息指的是，对隐患作物中的所有待监测枝干进行统计，当隐患作物中的出现异常的待监测主干中包括了隐患作物的主干时，发送严重警报信息。
在具体实施中，严重警报信息指的是用于起到警报作用的信息，可以是短信的形式发送给用户或者管理员的移动终端，或者发送到监控中心，也可以是以警铃的形式进行广播，或者其他可以实现此功能的形式，本实施例对此不加以限制。并且，严重警报信息是与警报信息进行区别的不同形式或者不同内容的警报信息。
通过这种方式，实现了在隐患作物的主干由于在强风条件下位移过大导致的安全隐患时，可以及时监测并且预警，可以及时避免产生更大的灾害和损失。
本实施例通过获取预先存储的隐患作物的静止图像信息；根据所述静止图像信息得到所述隐患作物对应的待监测枝干的若干参照图像信息；根据所述图像信息得到所述待监测枝干的若干监测图像信息；根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息。通过这种方式，可以实现根据隐患作物的图像信息就可以准确的得到待监测枝干的枝干位移信息。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有应对强风的园林监测程序，所述应对强风的园林监测程序被处理器执行时实现如上文所述的应对强风的园林监测方法的步骤。
由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不一一赘述。
参照图4，图4为本发明应对强风的园林监测装置第一实施例的结构框图。
如图4所示，本发明实施例提出的应对强风的园林监测装置包括：
获取模块10，用于获取隐患作物的图像信息。
分析模块20，用于根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息。
警报模块30，用于当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。
应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
本实施例通过获取隐患作物的图像信息；根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。通过这种方式可以通过检测可能出现隐患的作物的图像信息，然后根据图像信息推算出隐患作物的被监测的枝干的位移信息，最后当枝干的位移信息到达预设警报条件时，发送警报信息，实现了通过图像信息实时监控可能在强风的环境下作物的枝干，当作物的枝干末端的位移距离过大容易产生断枝的危险时发出预警，实现了在强风环境下实时监控作物的生长状态，并且在作物存在断枝危险时发出预警。
在本实施例中，所述获取模块10，还用于获取待监测作物所处的环境信息；根据所述环境信息获得当前风速值；当所述当前风速值超过预设隐患风速值时，判定所述作物为隐患作物。
在本实施例中，所述分析模块20，还用于获取预先存储的隐患作物的静止图像信息；根据所述静止图像信息得到所述隐患作物对应的待监测枝干的若干参照图像信息；根据所述图像信息得到所述待监测枝干的若干监测图像信息；根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息。
在本实施例中，所述分析模块20，还用于根据所述若干参照图像信息得到待监测枝干的末端的参照图像点信息；根据所述若干监测图像信息得到待监测枝干的末端的监测图像点信息；将所述参照图像信息与所述监测图像信息进行比对，得到所述参照图像点信息与监测图像信息的对应关系；根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息。
在本实施例中，所述分析模块20，还用于根据所述对应关系确定所述参照图像点信息与所述参照图像点信息对应的监测图像点信息；根据所述参照图像点信息以及所述监测图像点信息得到待监测枝干的图像点位移信息；根据所述图像点位移信息得到待监测枝干的实际位移信息，并将所述实际位移信息作为枝干位移信息。
在本实施例中，所述警报模块30，还用于根据所述枝干位移信息得到所述待监测枝干的位移值；将所述位移值与预设报警位移值进行对比；当存在所述位移值大于所述预设报警位移值时，将大于所述预设报警位移值对应的位移值作为异常位移值；统计所述异常位移值的个数；当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息。
在本实施例中，所述警报模块30，还用于当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，确定所述异常位移值对应的待监测枝干；若所述所述异常位移值对应的待监测枝干为所述隐患作物的主干，则发送严重警报信息。
由于本装置采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不一一赘述。
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的应对强风的园林监测方法，此处不再赘述。
此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种应对强风的园林监测方法，其特征在于，所述应对强风的园林监测方法包括：
获取隐患作物的图像信息；
根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；
当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取隐患作物的图像信息之前，还包括：
获取待监测作物所处的环境信息；
根据所述环境信息获得当前风速值；
当所述当前风速值超过预设隐患风速值时，判定所述作物为隐患作物。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息，包括：
获取预先存储的隐患作物的静止图像信息；
根据所述静止图像信息得到所述隐患作物对应的待监测枝干的若干参照图像信息；
根据所述图像信息得到所述待监测枝干的若干监测图像信息；
根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述若干参照图像信息以及所述若干监测图像信息得到枝干位移信息，包括：
根据所述若干参照图像信息得到待监测枝干的末端的参照图像点信息；
根据所述若干监测图像信息得到待监测枝干的末端的监测图像点信息；
将所述参照图像信息与所述监测图像信息进行比对，得到所述参照图像点信息与监测图像信息的对应关系；
根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述参照图像点信息、所述监测图像点信息以及所述对应关系得到枝干位移信息，包括：
根据所述对应关系确定所述参照图像点信息与所述参照图像点信息对应的监测图像点信息；
根据所述参照图像点信息以及所述监测图像点信息得到待监测枝干的图像点位移信息；
根据所述图像点位移信息得到待监测枝干的实际位移信息，并将所述实际位移信息作为枝干位移信息。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息，包括：
根据所述枝干位移信息得到所述待监测枝干的位移值；
将所述位移值与预设报警位移值进行对比；
当存在所述位移值大于所述预设报警位移值时，将大于所述预设报警位移值对应的位移值作为异常位移值；
统计所述异常位移值的个数；
当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，发送警报信息，包括：
当所述异常位移值的个数超过预设安全个数时，确定所述异常位移值对应的待监测枝干；
若所述所述异常位移值对应的待监测枝干为所述隐患作物的主干，则发送严重警报信息。
8.一种应对强风的园林监测装置，其特征在于，所述应对强风的园林监测装置包括：
获取模块，用于获取隐患作物的图像信息；
分析模块，用于根据所述图像信息得到所述隐患作物的枝干位移信息；
警报模块，用于当所述枝干位移信息达到预设警报条件时，发送警报信息。
9.一种应对强风的园林监测设备，其特征在于，所述设备包括：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应对强风的园林监测程序，所述应对强风的园林监测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的应对强风的园林监测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有应对强风的园林监测程序，所述应对强风的园林监测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的应对强风的园林监测方法。
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