CN113925039B - 一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法 - Google Patents
一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113925039B CN113925039B CN202111188880.6A CN202111188880A CN113925039B CN 113925039 B CN113925039 B CN 113925039B CN 202111188880 A CN202111188880 A CN 202111188880A CN 113925039 B CN113925039 B CN 113925039B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- garden
- image
- data
- infrared thermal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 title claims abstract description 125
- 201000010099 disease Diseases 0.000 title claims abstract description 76
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 title claims abstract description 76
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 230000002265 prevention Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 claims abstract description 97
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 61
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 claims abstract description 56
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 15
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims description 60
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 29
- 239000007921 spray Substances 0.000 claims description 22
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 17
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims description 16
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 13
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 11
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 claims description 9
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 claims description 5
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 claims description 5
- 230000035558 fertility Effects 0.000 claims description 2
- 239000002574 poison Substances 0.000 claims 1
- 231100000614 poison Toxicity 0.000 claims 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 75
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 22
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 13
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 11
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 11
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 10
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008635 plant growth Effects 0.000 description 3
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M7/00—Special adaptations or arrangements of liquid-spraying apparatus for purposes covered by this subclass
- A01M7/0025—Mechanical sprayers
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
- A01M7/00—Special adaptations or arrangements of liquid-spraying apparatus for purposes covered by this subclass
- A01M7/0089—Regulating or controlling systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10048—Infrared image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30181—Earth observation
- G06T2207/30188—Vegetation; Agriculture
Abstract
本发明公开了一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，包括园林防护集控平台(1)、摄像视频传感设备(2)、数据储存模块(3)、红外热力传感设备(4)和农药喷洒模块(5)；所述园林防护集控平台(1)分别和所述摄像视频传感设备(2)、数据储存模块(3)、红外热力传感设备(4)和农药喷洒模块(5)数据通信连接；所述园林防护集控平台(1)包括图像处理模块(6)、图像显示模块(7)、图像数据分析模块(8)、红外热力图像分析模块(9)和设备控制模块(10)。本申请利用摄像头获取的不仅仅是虫害，还包括对园林的树木进行边缘检测的方式，从而判断是植物是否被虫害，如果在园林的植物被虫害有咬的痕迹，即可判断是被虫咬，进而进行农药的喷洒，从而对园林的虫害防治更加有效和准确。
Description
技术领域
本发明涉及在物联网技术领域，具体为一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法。
背景技术
随着经济的发展，人们的生活水平得到了极大的提高，为此，政府也在各方面建立休闲娱乐设施，如公园、道路两侧等园林，以及人们生活的小区内部，都设置有园林树木，已提供花园式生活；同时，现今，政府部门也将园林绿化作为政府考核的一项指标，园林绿化可以为人们提供更多的舒适的生活和住房环境，提供更好的空气，提高人们的幸福感，因此政府也建立了更多的绿化园林设施。而在建立园林设施的同时，园林的维护和保护也是一个十分重要的工作。同时，园林面积大，维护起来需要更多的维护人员，如除草工、种花工和打扫工，而且还需要除虫和治病等工作，目前这些工作主要依靠人员去完成，这一方面导致维护不及时，不利于园林的优美环境，另外一方面，维护成本高，不利于园林的兴建和维护工作。
在园林维护方面，现有技术中也有些维护工作利用机械化完成，如：
专利申请CN213688477U公开了一种基于物联网的园林监测系统，包括现场监测仪和云平台，所述现场监测仪包括支柱、设置于支柱上的控制箱和诱捕装置，控制箱定时采集各个传感器测量的数据并通过通信模块无线发送至云平台；所述诱捕装置包括上盖、诱虫灯、设置于所述电网、底座、铰接于所述底座内壁上部的挡虫板、电机、设置于底座内且位于挡虫板上方的摄像头、接虫盒、用于为接虫盒称重的称重传感器；所述电机驱动挡虫板在接虫位和卸虫位之间转换；该专利申请通过设置诱捕装置实现了对种植场地害虫的远程监控，同时进行害虫收集和远程分析，能够在专业技术人员不在现场的情况下分析种植场地的虫害原因，省事省力。
专利申请CN213069619U公开了一种基于物联网的绿化区域管控系统，包括云服务器、网关、传感器、执行器、摄像头、智能终端、绿化控制设备，网关与云服务器、传感器、执行器、摄像头通讯连接，云服务器与智能终端通讯连接，传感器包括水信息传感器、土壤信息传感器、光照信息传感器、空气信息传感器、用电信息传感器、植物长势信息传感器，绿化控制设备与执行器通信连接。该实用新型通过植物长势信息传感器与摄像头共同监测植物长势，便于对植物状态进行精确分析，结合其他传感器共同分析植物生长环境与状况，从而通过执行器和绿化控制设备对植物的生长进行调控，提高了绿化区域管控系统的管控效果。
专利申请CN112167020A公开了一种基于物联网的苗木滴灌装置，包括滴灌机构、支撑机构、调节机构、关水机构及施肥机构；滴灌机构的表面安装有两组关水机构，在需要对其中一处的滴灌机构进行关闭的时候，滑动该组关水机构，进而实现了对滴灌机构的一端进行关闭，避免了对没有苗木处进行滴灌，节约水资源的同时在不使用时可对滴灌机构进行防护，避免杂物进入堵塞滴灌机构；关水机构与支撑机构之间设有调节机构，一方面实现了将关水机构及支撑机构的连接，另一方面实现对关水机构提供滑道，利于关水机构的调节，同时实现了对滴灌机构进行支撑；滴灌机构的表面安装有施肥机构，实现对农药、肥料滴灌到苗木上，对苗木施肥、预防病虫害。
专利申请CN112004002A公开了一种基于物联网的林木病虫害监测防治系统，包括病虫害无人机监测装置、云端服务器、处理模块和农药喷洒装置，所述病虫害无人机监测装置用于采集每个监测点的病虫害信息，通过摄像头将图像通过网络实时传递给云端服务器；处理器模块用于接收病虫害无人机监测装置发送的信息，并于云端服务器中存储的病虫害信息库进行比对，得出当前监测点所患病虫害信息的类型；农药喷洒装置用于接收处理器模块的指令，根据指令选出对应的农药品种，将农药运输至病虫害监测点喷药处理。工作人员通过后台即可实现对林木大范围的病虫害监测和防治，省时省力，尤其适用于大面积园林的病虫害防护。
专利申请CN2119873373U公开了一种物联网城市园林监控检测系统，包括地面，所述地面的顶部固定安装有第一支撑架，所述第一支撑架的顶部固定安装有旋转装置，所述旋转装置的顶部固定安装有摄像头，所述地面的顶部位于第一支撑架的左侧固定安装有连接座。通过设置湿度传感器和土壤酸碱度检测器可以对土壤的情况进行检测进而使得人们可以快速发现土壤的情况进而尽快对土壤的情况进行调节，通过设置自动虫情测报灯以及孢子捕捉仪的配合使得该装置在使用的过程中对外界的环境进行检测进而使得人们能够对病虫害实现提前防治，通过设置烟雾检测器和天气检测器的配合可以对园林的天气情况进行记录进而使得人们能够对园林的外部环境能够进行分析。
专利申请CN108628191A公开了一种基于物联网控制的园林管理系统，包括监控中心、园林控制单元、环境监控单元、图像采集单元、土壤湿度检测单元和执行单元，所述环境检测单元通过智能传感和信号处理传输模块与园林控制单元相连接，且所述环境检测单元包括天气监测模块、温度传感器、烟雾传感器和虫害检测模块，所述图像采集单元通过图像采集处理以及信号转换模块与园林控制单元相连接，所述土壤湿度检测单元通过数据传感采集以及信号传输模块与园林控制单元相连接，所述执行单元通过智能传感和信号处理传输模块与园林控制单元相连接，且所述执行单元包括雨水收集单元、浇灌单元、虫害处理单元以及灭火单元，所述园林控制单元通过无线通讯模块连接监控中心。
可见，目前，在园林病虫害智能防治和防护方面，其相应的技术还存在以下缺陷：
1.在现有技术中，利用摄像头获取图像，进而识别昆虫的种类，进行喷洒农药，但是仅仅依靠直接拍摄昆虫效果并不是最佳手段，一方面昆虫个体比较小，而且具备保护色，因此仅仅通过获取的图像去识别昆虫，这是不容易被发现的，从而导致不能有效对虫害进行防治。
2.现有技术中，对虫害，很多采用喷洒农药，一方面，只能对小型昆虫，对大型有害动物效果不佳，如老鼠等，不利用对园林植物进行保护；另外一方面，过度喷洒农药不仅对水、土壤等造成污染，甚至对游园的鸟类、人员等造成伤害。
3.现有技术中，很多昆虫，多是晚上活动，而白天不活动，如果通过园林植物的图像去判断昆虫，则容易导致判断不准确昆虫种类，不利于准确喷洒农药，以便针对性消灭昆虫。
4.现有技术中，如果病害等对植物造成影响，如会影响到植物的叶片颜色，并不会使得植物立刻影响，而等植物发生明显变化时，病害已经十分严重，但是目前并没有很好的办法。
面对上述技术问题，人们希望提供一种能够更加智能化和准确化的园林病害治疗和防护系统，可以更好保护园林，同时节省成本的技术手段。但到目前为止，现有技术中并无有效办法解决上述技术难题。
面对上述技术问题，希望提供一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，以解决上述技术问题。
发明内容
针对上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
1.一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，包括园林防护集控平台、摄像视频传感设备、数据储存模块、红外热力传感设备和农药喷洒模块；所述园林防护集控平台分别和所述摄像视频传感设备、数据储存模块、红外热力传感设备和农药喷洒模块数据通信连接；所述园林防护集控平台包括图像处理模块、图像显示模块、图像数据分析模块、红外热力图像分析模块和设备控制模块；
其中，所述图像处理模块、图像显示模块、图像数据分析模块、红外热力图像分析模块和设备控制模块之间进行通信连接；
其特征在于：
所述摄像视频传感设备用于获取所述园林的植物图像或地面图像，并且，在所述摄像视频传感设备获取所述图像后发送至所述图像处理模块；所述数据储存模块存储所述摄像视频传感设备获取的园林的图像、园林植物颜色和对应于的病害症状数据；
所述红外热力传感设备获取园林区域的红外热力图像，检测有害动物的存在；所述红外热力图像分析模块用于对获取的红外热力图像进行数据处理，并识别出红外图像中的有害动物；所述农药喷洒模块用于依据所述设备控制模块的控制实现喷洒农药；
所述图像处理模块包括边缘检测模块和颜色识别模块，其中，所述边缘检测模块用于对所述摄像视频传感设备获取的图像进行边缘识别，检测叶片的边缘形状，从而得到叶片的实际形状，将所述实际形状发送至所述图像数据分析模块，所述颜色识别模块用于对图像中的颜色进行识别和获取，并发送至对所述图像数据分析模块；
所述图像显示模块对通过所述边缘检测模块检测的实际形状进行显示，同时对颜色识别模块获取的园林植物的颜色进行显示；
所述图像数据分析模块对通过所述边缘检测模块获取的实际形状进行分析，根据叶片的被咬形状判断出被咬的害虫类型和病害程度，并发送至所述设备控制模块；同时，依据所述颜色识别模块识别的颜色判断园林植物的生长情况，并基于存储于所述数据储存模块中的园林植物的症状库进行数据分析，判断出病害情况；
所述设备控制模块根据所述红外热力图像分析模块分析的结果和所述图像处理模块的分析的结果控制农药喷洒模块进行杀虫或除病害。
优选的，为了减少建设成本，所述摄像视频传感设备和所述红外热力传感设备设置于所述园林的路灯灯杆上或安全监视设备上，而在没有相应的路灯灯杆上或安全监视设备上时，设置于相应的园林树木上，同时利用安全监视设备的视频模块获取园林图像，并发送至所述图像处理模块。
优选的，在所述数据储存模块中，存储有所述园林的植物的图片和植物颜色，以及植物的不同时期的生长情况数据，虫类及对应于的边缘轮廓数据、动物红外热力数据、植物颜色、形状对应于的病害数据；在所述红外热力图像分析模块和所述图像处理模块进行病虫害防护时，读取储存于所述数据储存模块中的数据，所述红外热力图像分析模块基于获取的红外热力学图像识别的动物，和所述数据储存模块中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块显示，并喷射相应的农药，以便毒杀有害动物，所述图像处理模块基于获取的叶片实际形状和叶片的颜色，和所述数据储存模块中的数据进行对比，以便判断园林的植物是否存在被虫害的损害情况、害虫的种类和病害类型，并喷洒相应的杀虫农药和治疗病害的农药。
优选的，还包括有害动物诱捕模块，在获取园林存在有害动物时，通过所述图像显示模块进行报警和提醒，并标记出现有害动物的位置，从而园林维护人员依据所述图像显示模块标识的有害动物类型和位置，选择相应的有害动物诱捕模块，并在标记的位置一定距离布置所述有害动物诱捕模块，以便对有害动物进行诱捕。
优选的，还包括昆虫诱捕模块，所述图像处理模块对获取的图像进行识别，并发现所述园林存在有害昆虫时，通过所述图像显示模块进行报警和提醒，并标记出现有害昆虫的位置，从而园林维护人员依据所述图像显示模块标识的有害昆虫类型和位置，选择相应的昆虫诱捕模块，并在标记的位置一定距离布置所述昆虫诱捕模块，以便对有害昆虫进行诱捕。
优选的，所述摄像视频传感设备还获取地面的图像，所述图像处理模块对获取的图像进行图像识别，从而识别出所述昆虫的排泄物，从而基于所述排泄物判断出所述昆虫的种类，从而选择相应的农药进行喷洒，同时，布设相应的昆虫诱捕模块以便诱捕昆虫。
优选的，还包括喷管和滴管系统，其和所述园林防护集控平台数据通信连接，在所述园林植物需要对植物进行浇水或施肥的基础上，所述园林防护集控平台控制喷管和滴管系统进行喷洒水以便实现植物浇水。
优选的，所述摄像视频传感设备获取地面的图像和园林植物的图像，所述图像处理模块对图像进行识别，从而判断土壤的干燥情况，以便确定是否需要喷洒水；同时，所述图像数据分析模块对照所述园林植物的图像和颜色，并基于随着时间轴的所述园林植物的图像和颜色判断植物的生长情况，以便判断植物是否病变或缺肥力。
另外一方面，本申请还提供一种基于物联网的园林病虫害智能防控方法，包括基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，所述摄像视频传感设备获取所述园林的植物图像或地面图像，在所述摄像视频传感设备获取所述图像后发送至所述图像处理模块；同时，所述数据储存模块存储所述摄像视频传感设备获取的园林的图像、园林植物颜色；
步骤S2，所述图像处理模块包括边缘检测模块和颜色识别模块，所述边缘检测模块对所述摄像视频传感设备获取的图像进行边缘识别，检测叶片的边缘形状，从而得到叶片的实际形状，将所述实际形状发送至所述图像数据分析模块，所述颜色识别模块用于对图像中的颜色进行识别和获取，并发送至对所述图像数据分析模块，同时将获取的实际形状和颜色存储于所述数据储存模块；
步骤S3，所述图像数据分析模块对通过所述边缘检测模块获取的实际形状进行分析，根据叶片的被咬形状判断出被咬的害虫类型和病害程度，并发送至所述设备控制模块；
步骤S4，依据所述颜色识别模块识别的颜色判断园林植物的生长情况，并基于存储于所述数据储存模块中的园林植物的症状库进行数据分析，判断出病害情况；
步骤S5，所述红外热力传感设备获取园林区域的红外热力图像，检测有害动物的存在；所述红外热力图像分析模块用于对获取的红外热力图像进行数据处理，并识别出红外图像中的有害动物；
步骤S6，所述数据储存模块中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块显示；
步骤S7，所述设备控制模块根据所述红外热力图像分析模块分析的结果和所述图像处理模块的分析的结果控制农药喷洒模块进行杀虫或除病害；
步骤S8，所述图像显示模块对通过所述边缘检测模块检测的实际形状进行显示，同时对颜色识别模块获取的园林植物的颜色进行显示。
优选的，在所述数据储存模块中，存储有所述园林的植物的图片和植物颜色，以及植物的不同时期的生长情况数据，虫类及对应于的边缘轮廓数据、动物红外热力数据、植物颜色、形状对应于的病害数据；在所述红外热力图像分析模块和所述图像处理模块进行病虫害防护时，读取储存于所述数据储存模块中的数据，所述红外热力图像分析模块基于获取的红外热力学图像识别的动物，和所述数据储存模块中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块显示，并喷射相应的农药，以便毒杀有害动物，所述图像处理模块基于获取的叶片实际形状和叶片的颜色，和所述数据储存模块中的数据进行对比，以便判断园林的植物是否存在被虫害的损害情况、害虫的种类和病害类型，并喷洒相应的杀虫农药和治疗病害的农药。
与现有技术相比，本发明的园林虫害防治系统具备以下有益效果：
1、本发明的基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，利用摄像头获取的不仅仅是虫害，还包括对园林的树木进行边缘检测的方式，从而判断是植物是否被虫害，如果在园林的植物被虫害有咬的痕迹，即可判断是被虫咬，进而进行农药的喷洒，从而对园林的虫害防治更加有效和准确。
2、本发明的基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，利用红外热力图像拍摄模块和处理模块，能够快速的发现较大的有害动物，进而在附近进行有害动物的诱捕，一方面可以防止喷洒农药对植物和土壤过度使用构成的污染，同时可以提高对有害动物的捕灭效果。
3、本发明的基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，通过观测植物树叶被咬的痕迹、昆虫的粪便的图像，进而判断出昆虫的种类，从而选择合理的农药件喷洒，以便进行杀虫，这样可以更加准确喷洒农药，进而针对性的消灭昆虫。
4、本发明的基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法，对植物的叶片的颜色进行获取和识别，从而更早地发现病害，并进行治疗；此外，利用滴管和喷管，进行喷洒农药，可以方便和快捷。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明的园林防护集控平台的数据流程结构示意图。
图中：1、园林防护集控平台；2、摄像视频传感设备；3、数据储存模块；4、红外热力传感设备；5、农药喷洒模块；6、图像处理模块；7、图像显示模块；8、图像数据分析模块；9、红外热力图像分析模块；10、设备控制模块；13、有害动物诱捕模块；14、昆虫诱捕模块；15、喷管和滴管系统。
具体实施方式
下面将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，所描述的实施例仅仅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。
具体实施例一：
一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，包括园林防护集控平台1、摄像视频传感设备2、数据储存模块3、红外热力传感设备4和农药喷洒模块5；所述园林防护集控平台1分别和所述摄像视频传感设备2、数据储存模块3、红外热力传感设备4和农药喷洒模块5数据通信连接；所述园林防护集控平台1包括图像处理模块6、图像显示模块7、图像数据分析模块8、红外热力图像分析模块9和设备控制模块10；
其中，所述图像处理模块6、图像显示模块7、图像数据分析模块8、红外热力图像分析模块9和设备控制模块10之间进行通信连接；
所述摄像视频传感设备2用于获取所述园林的植物图像或地面图像，并且在所述摄像视频传感设备2获取所述图像后发送至所述图像处理模块6；所述数据储存模块3存储所述摄像视频传感设备2获取的园林的图像、园林植物颜色和对应于的病害症状数据；
所述红外热力传感设备4获取园林区域的红外热力图像，检测有害动物的存在；所述红外热力图像分析模块9用于对获取的红外热力图像进行数据处理，并识别出红外图像中的有害动物；所述农药喷洒模块5用于依据所述设备控制模块10的控制实现喷洒农药；
所述图像处理模块6包括边缘检测模块和颜色识别模块，其中，所述边缘检测模块用于对所述摄像视频传感设备2获取的图像进行边缘识别，检测叶片的边缘形状，从而得到叶片的实际形状，将所述实际形状发送至所述图像数据分析模块8，所述颜色识别模块用于对图像中的颜色进行识别和获取，并发送至对所述图像数据分析模块8；
所述图像显示模块7对通过所述边缘检测模块检测的实际形状进行显示，同时对颜色识别模块获取的园林植物的颜色进行显示；
所述图像数据分析模块8对通过所述边缘检测模块获取的实际形状进行分析，根据叶片的被咬形状判断出被咬的害虫类型和病害程度，并发送至所述设备控制模块10；同时，依据所述颜色识别模块识别的颜色判断园林植物的生长情况，并基于存储于所述数据储存模块3中的园林植物的症状库进行数据分析，判断出病害情况；
所述设备控制模块10根据所述红外热力图像分析模块9分析的结果和所述图像处理模块6的分析的结果控制农药喷洒模块5进行杀虫或除病害。
优选的，为了减少建设成本，所述摄像视频传感设备2和所述红外热力传感设备4设置于所述园林的路灯灯杆上或安全监视设备上，而在没有相应的路灯灯杆上或安全监视设备上时，设置于相应的园林树木上，同时利用安全监视设备的视频模块获取园林图像，并发送至所述图像处理模块6。
优选的，在所述数据储存模块3中，存储有所述园林的植物的图片和植物颜色，以及植物的不同时期的生长情况数据，虫类及对应于的边缘轮廓数据、动物红外热力数据、植物颜色、形状对应于的病害数据；在所述红外热力图像分析模块9和所述图像处理模块6进行病虫害防护时，读取储存于所述数据储存模块3中的数据，所述红外热力图像分析模块9基于获取的红外热力学图像识别的动物，和所述数据储存模块3中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块7显示，并喷射相应的农药，以便毒杀有害动物，所述图像处理模块6基于获取的叶片实际形状和叶片的颜色，和所述数据储存模块3中的数据进行对比，以便判断园林的植物是否存在被虫害的损害情况、害虫的种类和病害类型，并喷洒相应的杀虫农药和治疗病害的农药。
优选的，还包括有害动物诱捕模块13，在获取园林存在有害动物时，通过所述图像显示模块7进行报警和提醒，并标记出现有害动物的位置，从而园林维护人员依据所述图像显示模块7标识的有害动物类型和位置，选择相应的有害动物诱捕模块13，并在标记的位置一定距离布置所述有害动物诱捕模块13，以便对有害动物进行诱捕。
优选的，还包括昆虫诱捕模块14，所述图像处理模块6对获取的图像进行识别，并发现所述园林存在有害昆虫时，通过所述图像显示模块7进行报警和提醒，并标记出现有害昆虫的位置，从而园林维护人员依据所述图像显示模块7标识的有害昆虫类型和位置，选择相应的昆虫诱捕模块14，并在标记的位置一定距离布置所述昆虫诱捕模块14，以便对有害昆虫进行诱捕。
优选的，所述摄像视频传感设备2还获取地面的图像，所述图像处理模块6对获取的图像进行图像识别，从而识别出所述昆虫的排泄物，从而基于所述排泄物判断出所述昆虫的种类，从而选择相应的农药进行喷洒，同时，布设相应的昆虫诱捕模块14以便诱捕昆虫。
优选的，还包括喷管和滴管系统15，其和所述园林防护集控平台1数据通信连接，在所述园林植物需要对植物进行浇水或施肥的基础上，所述园林防护集控平台1控制喷管和滴管系统15进行喷洒水以便实现植物浇水。
优选的，所述摄像视频传感设备2获取地面的图像和园林植物的图像，所述图像处理模块6对图像进行识别，从而判断土壤的干燥情况，以便确定是否需要喷洒水；同时，所述图像数据分析模块8对照所述园林植物的图像和颜色，并基于随着时间轴的所述园林植物的图像和颜色判断植物的生长情况，以便判断植物是否病变或缺肥力。
具体实施例二：
一种基于物联网的园林病虫害智能防控方法，包括基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，所述摄像视频传感设备2获取所述园林的植物图像或地面图像，在所述摄像视频传感设备2获取所述图像后发送至所述图像处理模块6；同时，所述数据储存模块3存储所述摄像视频传感设备2获取的园林的图像、园林植物颜色；
步骤S2，所述图像处理模块6包括边缘检测模块和颜色识别模块，所述边缘检测模块对所述摄像视频传感设备2获取的图像进行边缘识别，检测叶片的边缘形状，从而得到叶片的实际形状，将所述实际形状发送至所述图像数据分析模块8，所述颜色识别模块用于对图像中的颜色进行识别和获取，并发送至对所述图像数据分析模块8，同时将获取的实际形状和颜色存储于所述数据储存模块3；
步骤S3，所述图像数据分析模块8对通过所述边缘检测模块获取的实际形状进行分析，根据叶片的被咬形状判断出被咬的害虫类型和病害程度，并发送至所述设备控制模块10；
步骤S4，依据所述颜色识别模块识别的颜色判断园林植物的生长情况并基于存储于所述数据储存模块3中的园林植物的症状库进行数据分析，判断出病害情况；
步骤S5，所述红外热力传感设备4获取园林区域的红外热力图像，检测有害动物的存在；所述红外热力图像分析模块9用于对获取的红外热力图像进行数据处理，并识别出红外图像中的有害动物；
步骤S6，所述数据储存模块3中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块7显示；
步骤S7，所述设备控制模块10根据所述红外热力图像分析模块9分析的结果和所述图像处理模块6的分析的结果控制农药喷洒模块5进行杀虫或除病害；
步骤S8，所述图像显示模块7对通过所述边缘检测模块检测的实际形状进行显示，同时对颜色识别模块获取的园林植物的颜色进行显示。
优选的，在所述数据储存模块3中，存储有所述园林的植物的图片和植物颜色，以及植物的不同时期的生长情况数据，虫类及对应于的边缘轮廓数据、动物红外热力数据、植物颜色、形状对应于的病害数据；在所述红外热力图像分析模块9和所述图像处理模块6进行病虫害防护时，读取储存于所述数据储存模块3中的数据，所述红外热力图像分析模块9基于获取的红外热力学图像识别的动物，和所述数据储存模块3中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块7显示，并喷射相应的农药，以便毒杀有害动物，所述图像处理模块6基于获取的叶片实际形状和叶片的颜色，和所述数据储存模块3中的数据进行对比，以便判断园林的植物是否存在被虫害的损害情况、害虫的种类和病害类型，并喷洒相应的杀虫农药和治疗病害的农药。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，包括园林防护集控平台(1)、摄像视频传感设备(2)、数据储存模块(3)、红外热力传感设备(4)和农药喷洒模块(5)；所述园林防护集控平台(1)分别和所述摄像视频传感设备(2)、数据储存模块(3)、红外热力传感设备(4)和农药喷洒模块(5)数据通信连接；所述园林防护集控平台(1)包括图像处理模块(6)、图像显示模块(7)、图像数据分析模块(8)、红外热力图像分析模块(9)和设备控制模块(10)；
其中，所述图像处理模块(6)、图像显示模块(7)、图像数据分析模块(8)、红外热力图像分析模块(9)和设备控制模块(10)之间进行通信连接；
其特征在于：
所述摄像视频传感设备(2)用于获取所述园林的植物图像或地面图像，并且，在所述摄像视频传感设备(2)获取所述图像后发送至所述图像处理模块(6)；所述数据储存模块(3)存储所述摄像视频传感设备(2)获取的园林的图像、园林植物颜色和对应于的病害症状数据；
所述红外热力传感设备(4)获取园林区域的红外热力图像，检测有害动物的存在；所述红外热力图像分析模块(9)用于对获取的红外热力图像进行数据处理，并识别出红外图像中的有害动物；所述农药喷洒模块(5)用于依据所述设备控制模块(10)的控制实现喷洒农药；
所述图像处理模块(6)包括边缘检测模块和颜色识别模块，其中，所述边缘检测模块用于对所述摄像视频传感设备(2)获取的图像进行边缘识别，检测叶片的边缘形状，从而得到叶片的实际形状，将所述实际形状发送至所述图像数据分析模块(8)，所述颜色识别模块用于对图像中的颜色进行识别和获取，并发送至所述图像数据分析模块(8)；
所述图像显示模块(7)对通过所述边缘检测模块检测的实际形状进行显示，同时对颜色识别模块获取的园林植物的颜色进行显示；
所述图像数据分析模块(8)对通过所述边缘检测模块获取的实际形状进行分析，根据叶片的被咬形状判断出害虫类型和病害程度，并发送至所述设备控制模块(10)；同时，依据所述颜色识别模块识别的颜色判断园林植物的生长情况，并基于存储于所述数据储存模块(3)中的园林植物的症状库进行数据分析，判断出病害情况；
所述设备控制模块(10)根据所述红外热力图像分析模块(9)分析的结果和所述图像处理模块(6)分析的结果控制农药喷洒模块(5)进行杀虫或除病害。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于：在所述数据储存模块(3)中，存储有所述园林的植物的图片和植物颜色，以及植物的不同时期的生长情况数据，虫类及对应于的边缘轮廓数据、动物红外热力数据、植物颜色、形状对应于的病害数据；在所述红外热力图像分析模块(9)和所述图像处理模块(6)进行病虫害防护时，读取储存于所述数据储存模块(3)中的数据，所述红外热力图像分析模块(9)基于获取的红外热力学图像识别的动物，和所述数据储存模块(3)中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块(7)显示，并喷射相应的农药，以便毒杀有害动物，所述图像处理模块(6)基于获取的叶片实际形状和叶片的颜色，和所述数据储存模块(3)中的数据进行对比，以便判断园林的植物是否存在被虫害损害的情况、害虫的种类和病害类型，并喷洒相应的杀虫农药和治疗病害的农药。
3.根据权利要求1或2中任意一项所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于：还包括有害动物诱捕模块(13)，在获取园林存在有害动物时，通过所述图像显示模块(7)进行报警和提醒，并标记出现有害动物的位置，从而园林维护人员依据所述图像显示模块(7)标识的有害动物类型和位置，选择相应的有害动物诱捕模块(13)，并在标记的位置一定距离布置所述有害动物诱捕模块(13)，以便对有害动物进行诱捕。
4.根据权利要求1或2中任意一项所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于：还包括昆虫诱捕模块(14)，所述图像处理模块(6)对获取的图像进行识别，并发现所述园林存在有害昆虫时，通过所述图像显示模块(7)进行报警和提醒，并标记出现有害昆虫的位置，从而园林维护人员依据所述图像显示模块(7)标识的有害昆虫类型和位置，选择相应的昆虫诱捕模块(14)，并在标记的位置一定距离布置所述昆虫诱捕模块(14)，以便对有害昆虫进行诱捕。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于：所述摄像视频传感设备(2)还获取地面的图像，所述图像处理模块(6)对获取的图像进行图像识别，从而识别出所述昆虫的排泄物，从而基于所述排泄物判断出所述昆虫的种类，从而选择相应的农药进行喷洒，同时，布设相应的昆虫诱捕模块(14)以便诱捕昆虫。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于：还包括喷管和滴管系统(15)，其和所述园林防护集控平台(1)数据通信连接，在所述园林植物需要对植物进行浇水或施肥的基础上，所述园林防护集控平台(1)控制喷管和滴管系统(15)进行喷洒水以便实现植物浇水。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于：所述摄像视频传感设备(2)获取地面的图像和园林植物的图像，所述图像处理模块(6)对图像进行识别，从而判断土壤的干燥情况，以便确定是否需要喷洒水；同时，所述图像数据分析模块(8)对照所述园林植物的图像和颜色，并基于随着时间轴的所述园林植物的图像和颜色判断植物的生长情况，以便判断植物是否病变或缺肥力。
8.一种基于物联网的园林病虫害智能防控方法，包括如权利要求1-7中任意一项所述的基于物联网的园林病虫害智能防护系统，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，所述摄像视频传感设备(2)获取所述园林的植物图像或地面图像，在所述摄像视频传感设备(2)获取所述图像后发送至所述图像处理模块(6)；同时，所述数据储存模块(3)存储所述摄像视频传感设备(2)获取的园林的图像、园林植物颜色；
步骤S2，所述图像处理模块(6)包括边缘检测模块和颜色识别模块，所述边缘检测模块对所述摄像视频传感设备(2)获取的图像进行边缘识别，检测叶片的边缘形状，从而得到叶片的实际形状，将所述实际形状发送至所述图像数据分析模块(8)，所述颜色识别模块用于对图像中的颜色进行识别和获取，并发送至对所述图像数据分析模块(8)，同时将获取的实际形状和颜色存储于所述数据储存模块(3)；
步骤S3，所述图像数据分析模块(8)对通过所述边缘检测模块获取的实际形状进行分析，根据叶片的被咬形状判断出害虫类型和病害程度，并发送至所述设备控制模块(10)；
步骤S4，依据所述颜色识别模块识别的颜色判断园林植物的生长情况，并基于存储于所述数据储存模块(3)中的园林植物的症状库进行数据分析，判断出病害情况；
步骤S5，所述红外热力传感设备(4)获取园林区域的红外热力图像，检测有害动物的存在；所述红外热力图像分析模块(9)用于对获取的红外热力图像进行数据处理，并识别出红外图像中的有害动物；
步骤S6，所述数据储存模块(3)中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块(7)显示；
步骤S7，所述设备控制模块(10)根据所述红外热力图像分析模块(9)分析的结果和所述图像处理模块(6)分析的结果控制农药喷洒模块(5)进行杀虫或除病害；
步骤S8，所述图像显示模块(7)对通过所述边缘检测模块检测的实际形状进行显示，同时对颜色识别模块获取的园林植物的颜色进行显示。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的园林病虫害智能防控方法，其特征在于：在所述数据储存模块(3)中，存储有所述园林的植物的图片和植物颜色，以及植物的不同时期的生长情况数据，虫类及对应于的边缘轮廓数据、动物红外热力数据、植物颜色、形状对应于的病害数据；在所述红外热力图像分析模块(9)和所述图像处理模块(6)进行病虫害防控时，读取储存于所述数据储存模块(3)中的数据，所述红外热力图像分析模块(9)基于获取的红外热力学图像识别的动物，和所述数据储存模块(3)中的数据进行对比，从而判断是否属于老鼠或其他园林有害动物，如果是其他有害动物，则将判断结果发送至所述图像显示模块(7)显示，并喷射相应的农药，以便毒杀有害动物，所述图像处理模块(6)基于获取的叶片实际形状和叶片的颜色，和所述数据储存模块(3)中的数据进行对比，以便判断园林的植物是否存在被虫害损害的情况、害虫的种类和病害类型，并喷洒相应的杀虫农药和治疗病害的农药。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111188880.6A CN113925039B (zh) | 2021-10-12 | 2021-10-12 | 一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111188880.6A CN113925039B (zh) | 2021-10-12 | 2021-10-12 | 一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113925039A CN113925039A (zh) | 2022-01-14 |
| CN113925039B true CN113925039B (zh) | 2022-10-11 |
Family
ID=79278979
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111188880.6A Active CN113925039B (zh) | 2021-10-12 | 2021-10-12 | 一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113925039B (zh) |
Families Citing this family (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114503972B (zh) * | 2022-02-15 | 2024-02-20 | 内蒙古快为科技有限公司 | 信息化装备智能管理系统 |
| CN114868504A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-08-09 | 河南省景观规划设计研究院有限公司 | 一种园林植物的生长状态监测方法及装置 |
| CN114740162B (zh) * | 2022-04-22 | 2023-08-22 | 徐玉龙 | 一种常规果树研究用植物害虫攀爬周期的调查实验设备 |
| CN114792399B (zh) * | 2022-06-23 | 2023-01-06 | 深圳市海清视讯科技有限公司 | 植物监测方法、装置及设备 |
| CN115857417B (zh) * | 2023-02-24 | 2023-04-28 | 中国烟草总公司四川省公司 | 基于智能遥感图像识别的无人机农药喷洒控制系统及方法 |
| CN116740378B (zh) * | 2023-07-03 | 2024-04-02 | 南通黄海药械有限公司 | 一种基于图像处理的园林病虫害评价系统 |
| CN116844074A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-10-03 | 北京爱科农科技有限公司 | 一种果园三维场景及重点区域的全景展示联动的方法 |
| CN117441700A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 | 自主导航的玻璃温室绿色防控机器人及其喷洒消杀的方法 |
| CN117496105B (zh) * | 2024-01-03 | 2024-03-12 | 武汉新普惠科技有限公司 | 一种农业害虫视觉识别系统及方法 |
| CN117875571A (zh) * | 2024-03-12 | 2024-04-12 | 中国林业科学研究院林业研究所 | 一种森林植被生长状况分析方法及系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102541030A (zh) * | 2012-02-07 | 2012-07-04 | 蔡诗伟 | 作物病虫害智能监测防治系统 |
| CN205045004U (zh) * | 2015-10-19 | 2016-02-24 | 河北中科遥感信息技术有限公司 | 一种林业病虫害监测防治的专用无人机 |
| CN108012829A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-11 | 合肥草木皆兵环境科技有限公司 | 一种园林的自主养护系统 |
| CN108958201A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-07 | 诚邦生态环境股份有限公司 | 园林养护装置及园林养护方法 |
| CN108990944A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-14 | 浙江大学 | 基于可见光热红外图像融合的无人机遥感喷药一体化方法及装置 |
| WO2020193666A1 (en) * | 2019-03-26 | 2020-10-01 | Basf Agro Trademarks Gmbh | Camera based pest management sprayer |
| CN112335631A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-09 | 安徽军松现代农业科技有限公司 | 一种大棚种植用病虫害监测调控系统 |
| CN113040119A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-06-29 | 深圳文科园林股份有限公司 | 园林管养系统 |
| CN113379769A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-10 | 苏州芯景科技有限公司 | 一种农作物病虫害智能防御平台 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2022533756A (ja) * | 2019-05-20 | 2022-07-25 | ビーエーエスエフ アグロ トレードマークス ゲーエムベーハー | 画像認識に基づく栽培処置方法 |
| CN111418332A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-07-17 | 许辉 | 一种基于大数据的智慧农业实时监测管理系统 |
| CN112004002B (zh) * | 2020-08-05 | 2021-12-28 | 东珠生态环保股份有限公司 | 一种基于物联网的林木病虫害监测防治系统及其工作方法 |
| CN113439727B (zh) * | 2021-06-24 | 2022-08-02 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 大棚农作物的除虫方法、装置、设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-10-12 CN CN202111188880.6A patent/CN113925039B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102541030A (zh) * | 2012-02-07 | 2012-07-04 | 蔡诗伟 | 作物病虫害智能监测防治系统 |
| CN205045004U (zh) * | 2015-10-19 | 2016-02-24 | 河北中科遥感信息技术有限公司 | 一种林业病虫害监测防治的专用无人机 |
| CN108012829A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-11 | 合肥草木皆兵环境科技有限公司 | 一种园林的自主养护系统 |
| CN108990944A (zh) * | 2018-06-27 | 2018-12-14 | 浙江大学 | 基于可见光热红外图像融合的无人机遥感喷药一体化方法及装置 |
| CN108958201A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-07 | 诚邦生态环境股份有限公司 | 园林养护装置及园林养护方法 |
| WO2020193666A1 (en) * | 2019-03-26 | 2020-10-01 | Basf Agro Trademarks Gmbh | Camera based pest management sprayer |
| CN112335631A (zh) * | 2020-10-12 | 2021-02-09 | 安徽军松现代农业科技有限公司 | 一种大棚种植用病虫害监测调控系统 |
| CN113040119A (zh) * | 2021-03-19 | 2021-06-29 | 深圳文科园林股份有限公司 | 园林管养系统 |
| CN113379769A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-10 | 苏州芯景科技有限公司 | 一种农作物病虫害智能防御平台 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 基于物联网平台的小麦病虫害诊断系统设计初探;苏一峰等;《中国农业科技导报》;20160229(第02期);第86-94页 * |
| 植物叶片智能分析系统的设计;马晓丹等;《中国农业大学学报》;20121031(第05期);第155-159页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113925039A (zh) | 2022-01-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113925039B (zh) | 一种基于物联网的园林病虫害智能防护系统及防控方法 | |
| CN109102422A (zh) | 一种大数据农业管理系统 | |
| CN109470299A (zh) | 一种基于物联网的作物生长信息监测系统和方法 | |
| CN110347127A (zh) | 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 | |
| JP2018517220A (ja) | インテリジェント栽培管理方法及びインテリジェント栽培設備 | |
| US20210029890A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and vegetation management system | |
| CN111504371A (zh) | 大数据服务系统 | |
| BR112021002477A2 (pt) | imagem assistida por sensor | |
| CN109781963A (zh) | 一种大田种植环境监测系统 | |
| CN108107861A (zh) | 一种基于物联网的果园监测软件系统 | |
| CN106871971A (zh) | 一种植物生长管理系统 | |
| CN112735071B (zh) | 基于互联网的林业监控系统 | |
| CN110244804A (zh) | 一种大数据农业管理系统及其方法 | |
| CN113867243A (zh) | 一种数字化、智能化的园林绿化养护综合管理系统 | |
| CN113406899A (zh) | 一种基于物联网的智能农业监测系统 | |
| US20220272907A1 (en) | Automated plant monitoring systems and methods | |
| CN113920288A (zh) | 一种基于物联网的温室黄瓜种植管理系统 | |
| CN113503911A (zh) | 一种基于大数据的农作物生长环境监测系统 | |
| CN112116206A (zh) | 一种基于大数据的智慧农业系统 | |
| Namana et al. | Internet of Things for Smart Agriculture–State of the Art. and Challenges | |
| CN112735070B (zh) | 一种基于互联网的林业监控方法 | |
| CN113919653A (zh) | 一种基于物联网的温室番茄种植管理系统 | |
| CN113485493A (zh) | 一种农业园区综合管理平台 | |
| CN113487233A (zh) | 一种山地果树采摘智能管理系统及运行方法 | |
| CN108958201A (zh) | 园林养护装置及园林养护方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: An Intelligent Protection System and Control Method for Garden Diseases and Pests Based on the Internet of Things Effective date of registration: 20231024 Granted publication date: 20221011 Pledgee: Industrial and Commercial Bank of China Limited Putian Fengting sub branch Pledgor: YIDING (FUJIAN) ECOLOGICAL GARDEN CONSTRUCTION Co.,Ltd. Registration number: Y2023980062341 |