CN113973793B - 一种病虫害区域无人机喷洒处理方法和系统 - Google Patents

一种病虫害区域无人机喷洒处理方法和系统 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种病虫害区域无人机喷洒处理方法和系统，该方法包括：获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，第一照片为多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；获取每个区域的第二照片，其中，第二照片为多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；将第二照片与第一照片进行比较确定第二照片中的病虫害相对于第一照片中的病虫害减少情况；根据比较结果确定是否再次对第二照片对应的区域进行二次农药喷洒。通过本申请解决了现有技术中对无人机喷洒农药后的效果无法做到合理评估的问题，从而对无人机喷洒作业的效果进行评估，为制定无人机合理喷洒农药计划提供了数据支持。

Description

一种病虫害区域无人机喷洒处理方法和系统
技术领域
本申请涉及到无人机控制领域，具体而言，涉及一种病虫害区域无人机喷洒处理方法和系统。
背景技术
当前农作物生产过程中，容易受到各种虫害，严重影响了作物产量。为了有效控制病虫灾害，保护农作物的健康生长，提高产量，需要对农作物喷洒农药杀除害虫等。传统的农业植保以手工、半机械化操作为主，操作人员凭借经验进行喷洒，劳动强度大，农药浪费，并且直接接触农药对作业人员身体伤害大。
为了解决人工操作对的作业人员损害比较大的问题，现在普遍使用无人机进行农药的喷洒，在使用无人机进行农药的喷洒的时候一般是按照既定路线进行喷洒，对无人机喷洒后的效果没有进行合理的评估。
发明内容
本申请实施例提供了一种病虫害区域无人机喷洒处理方法和系统，以至少解决现有技术中对无人机喷洒农药后的效果无法做到合理评估的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种病虫害区域无人机喷洒处理方法，包括：获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，所述待喷洒地区为待喷洒农药的地区，所述待喷洒地区被为所述多个区域，所述第一照片为所述多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；获取所述每个区域的第二照片，其中，所述第二照片为所述多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；将所述第二照片与所述第一照片进行比较确定所述第二照片中的病虫害相对于所述第一照片中的病虫害减少情况；根据比较结果确定是否再次对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒。
进一步地，在获取所述每个区域的第二照片之前，还包括：获取第一农药喷洒计划；将所述第一农药喷洒计划中的飞行控制部分发送至无人机，其中，所述飞行控制部分用于控制所述无人机在喷洒过程的飞行参数；将所述第一农药喷洒计划中的农药配发部分发送至预先配置的联系方式，其中，所述农药配方部分为装入所述无人机进行喷洒的农药的配方。
进一步地，在根据所述比较结果确定需要对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒之后，还包括：获取所述第二照片对应的区域的地理位置信息；根据所述地理位置信息确定再次执行的第二农药喷洒计划中的飞行参数，其中，所述飞行参数中的飞行路径是根据所述第二照片对应的区域的地理位置信息确定的；将所述第二农药喷洒计划中的飞行参数发送至所述无人机。
进一步地，所述飞行参数包括以下至少之一：飞行路径、飞行速度、在预定区域停留的时间、喷洒速度。
进一步地，获取所述第一农药喷洒计划包括：根据所述第一照片中的病虫害情况获取所述第一农药喷洒计划。
根据本申请的另一个方面，还提供了一种病虫害区域无人机喷洒处理系统，包括：第一获取模块，用于获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，所述待喷洒地区为待喷洒农药的地区，所述待喷洒地区被为所述多个区域，所述第一照片为所述多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；第二获取模块，用于获取所述每个区域的第二照片，其中，所述第二照片为所述多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；第一确定模块，用于将所述第二照片与所述第一照片进行比较确定所述第二照片中的病虫害相对于所述第一照片中的病虫害减少情况；第二确定模块，用于根据比较结果确定是否再次对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒。
进一步地，还包括：发送模块，用于获取第一农药喷洒计划，将所述第一农药喷洒计划中的飞行控制部分发送至无人机，其中，所述飞行控制部分用于控制所述无人机在喷洒过程的飞行参数，将所述第一农药喷洒计划中的农药配发部分发送至预先配置的联系方式，其中，所述农药配方部分为装入所述无人机进行喷洒的农药的配方。
进一步地，在根据所述比较结果确定需要对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒之后，所述发送模块还用于：获取所述第二照片对应的区域的地理位置信息；根据所述地理位置信息确定再次执行的第二农药喷洒计划中的飞行参数，其中，所述飞行参数中的飞行路径是根据所述第二照片对应的区域的地理位置信息确定的；将所述第二农药喷洒计划中的飞行参数发送至所述无人机。
进一步地，所述飞行参数包括以下至少之一：飞行路径、飞行速度、在预定区域停留的时间、喷洒速度。
进一步地，所述发送模块用于根据所述第一照片中的病虫害情况获取所述第一农药喷洒计划。
在本申请实施例中，采用了获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，所述待喷洒地区为待喷洒农药的地区，所述待喷洒地区被为所述多个区域，所述第一照片为所述多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；获取所述每个区域的第二照片，其中，所述第二照片为所述多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；将所述第二照片与所述第一照片进行比较确定所述第二照片中的病虫害相对于所述第一照片中的病虫害减少情况；根据比较结果确定是否再次对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒。通过本申请解决了现有技术中对无人机喷洒农药后的效果无法做到合理评估的问题，从而对无人机喷洒作业的效果进行评估，为制定无人机合理喷洒农药计划提供了数据支持。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的病虫害区域无人机喷洒处理方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种病虫害区域无人机喷洒处理方法，图1是根据本申请实施例的病虫害区域无人机喷洒处理方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
步骤S102，获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，所述待喷洒地区为待喷洒农药的地区，所述待喷洒地区被为所述多个区域，所述第一照片为所述多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；
步骤S104，获取所述每个区域的第二照片，其中，所述第二照片为所述多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；
步骤S106，将所述第二照片与所述第一照片进行比较确定所述第二照片中的病虫害相对于所述第一照片中的病虫害减少情况；
步骤S108，根据比较结果确定是否再次对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒。
通过上述步骤，解决了现有技术中对无人机喷洒农药后的效果无法做到合理评估的问题，从而对无人机喷洒作业的效果进行评估，为制定无人机合理喷洒农药计划提供了数据支持。
无人机喷洒农药的计划有可以是自动生成，上述步骤可以通过预定软件执行，该软件还可以获取农药喷洒计划，例如，获取第一农药喷洒计划；将所述第一农药喷洒计划中的飞行控制部分发送至无人机，其中，所述飞行控制部分用于控制所述无人机在喷洒过程的飞行参数；将所述第一农药喷洒计划中的农药配发部分发送至预先配置的联系方式，其中，所述农药配方部分为装入所述无人机进行喷洒的农药的配方。
第一农药喷洒计划的制定方式有很多种，例如，根据所述第一照片中的病虫害情况获取所述第一农药喷洒计划。
获取第一喷洒计划的方式有很多种，在一个可以选择增加的实施方式中，可以获取所述第一照片中的病虫害的种类以及病虫害的密度；根据所述病虫害的种类确定农药的配方，根据所述病虫害的密度确定所述农药在所述第一照片对应的区域内的喷洒量，其中，所述喷洒量用于确定所述无人机在所述第一照片对应的区域内的喷洒时间。
该实施方式中可以使用机器学习的方式来获得第一农药喷洒计划。
例如，可以使用多组第一训练数据训练得到第一机器学习引擎，该多组第一训练数据中的每一组第一训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据包括一张带有病虫害的农作物区域的照片，所述输出数据为该输入数据的照片中的病虫害的种类和病虫害的密度。
在该可以选择增加的实施方式中，可以使用多组第二训练数据训练得到一个第二机器学习引擎，该多组第二训练数据中的每一组第二训练数据均包括输入数据和输出数据，其中所述输入数据为病虫害的密度和喷洒农药的配方，所述输出数据包括单位面积需要喷洒的农药的量。
所述喷洒农药的配方包括农药的浓度，所述浓度是根据所述病虫害密度确定的，可以根据预先配置的农药的浓度与病虫害密度之间的关系确定的。
在第一机器学习引擎根据输入的照片输出病虫害的种类和密度之后，所述软件根据所述病虫害的种类获取农药的配方，其中，配方包括农药的组分和浓度；然后将所述病虫害的密度和所述配方发送至所述第二机器学习引擎，获取所述第二机器学习引擎的输出数据，根据所述第一照片对应的第一区域的面积和所述单位面需要喷洒的农药的量得到所述第一农药喷洒计划。
在根据所述比较结果确定需要对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒之后，上述软件还可以再次制定农药喷洒计划，在该实施方式中，可以获取所述第二照片对应的区域的地理位置信息；根据所述地理位置信息确定再次执行的第二农药喷洒计划中的飞行参数，其中，所述飞行参数中的飞行路径是根据所述第二照片对应的区域的地理位置信息确定的；将所述第二农药喷洒计划中的飞行参数发送至所述无人机。上述飞行参数可以包括以下至少之一：飞行路径、飞行速度、在预定区域停留的时间、喷洒速度。
作为一个可选的实施方式将最终执行的农药喷洒计划与所述待喷洒区域的信息之间的对应关系进行保存，其中，所述待喷洒区域的信息包括：面积、植物种类、病虫害种类、病虫害密度、待喷洒区域划分为多个区域的方式等。在根据比较结果确定不需要进行二次农药喷洒之后，最终执行的农药喷洒技术为所述第一次农药喷洒计划，在需要进行第二次农药喷洒之后，根据所述第二农药喷洒计划对所述第一农药喷洒计划进行调整，并将调整后的第一农药喷洒计划作为所述最终执行的农药喷洒计划。
在保存对应关系之后，获取第一农药喷洒计划就可以输入所述待喷洒区域的信息，根据所述待喷洒区域的信息在已经保存的对应关系中匹配与所述待喷洒区域的信息最接近的喷洒区域对应的被最终执行的农药喷洒计划。
匹配的方式有很多，可以将所述喷洒区域的信息的各个参数均进行1到10分的评分，将各项参数得分进行相加则得到该喷洒区域的得分，找到得分相差最小的区域最为最近接的喷洒区域。例如，面积大小约接近得分越高；植物种类属于同一植物种类则得10分，属于同一属则的5份，否则得0分；病虫害种类相同则得10分，不同则的0分，其中这里病虫害种类是根据农药分类的，即能被同一种农药杀死的为同一种类病虫害；病虫害密度越大则得分越高；多个区域的数量越多则得分越高等等。
在上述实施方式中，对于待喷洒区域，首先根据之前保存的对应关系查找得分相差在预定范围之内的已经完成的喷洒区域对应的农药喷洒计划，如果查找到，则将该农药喷洒计划作为该待喷洒区域执行的计划，如果执行完毕之后，执行了第二次喷洒计划的喷洒，则保存对应关系。如果没有查找到的得分相差在预定范围之内的喷洒计划，则使用上述第一机器学习引擎和第二机器学习引擎生成第一喷洒计划。
在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。
上述程序可以运行在处理器中，或者也可以存储在存储器中(或称为计算机可读介质)，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
这些计算机程序也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤，对应与不同的步骤可以通过不同的模块来实现。
该本实施例中就提供了这样的一种装置或系统。该系统称为病虫害区域无人机喷洒处理系统，该系统包括：第一获取模块，用于获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，所述待喷洒地区为待喷洒农药的地区，所述待喷洒地区被为所述多个区域，所述第一照片为所述多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；第二获取模块，用于获取所述每个区域的第二照片，其中，所述第二照片为所述多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；第一确定模块，用于将所述第二照片与所述第一照片进行比较确定所述第二照片中的病虫害相对于所述第一照片中的病虫害减少情况；第二确定模块，用于根据比较结果确定是否再次对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒。
该系统或者装置用于实现上述的实施例中的方法的功能，该系统或者装置中的每个模块与方法中的每个步骤相对应，已经在方法中进行过说明的，在此不再赘述。
例如，该系统还可以包括：发送模块，用于获取第一农药喷洒计划，将所述第一农药喷洒计划中的飞行控制部分发送至无人机，其中，所述飞行控制部分用于控制所述无人机在喷洒过程的飞行参数，将所述第一农药喷洒计划中的农药配发部分发送至预先配置的联系方式，其中，所述农药配方部分为装入所述无人机进行喷洒的农药的配方。
又例如，在根据所述比较结果确定需要对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒之后，所述发送模块还可以用于：获取所述第二照片对应的区域的地理位置信息；根据所述地理位置信息确定再次执行的第二农药喷洒计划中的飞行参数，其中，所述飞行参数中的飞行路径是根据所述第二照片对应的区域的地理位置信息确定的；将所述第二农药喷洒计划中的飞行参数发送至所述无人机。可选地，所述发送模块用于根据所述第一照片中的病虫害情况获取所述第一农药喷洒计划。
通过上述实施例解决了现有技术中对无人机喷洒农药后的效果无法做到合理评估的问题，从而对无人机喷洒作业的效果进行评估，为制定无人机合理喷洒农药计划提供了数据支持。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (4)

1.一种病虫害区域无人机喷洒处理方法，其特征在于，包括：
获取待喷洒地区的多个区域中的每个区域的第一照片，其中，所述待喷洒地区为待喷洒农药的地区，所述待喷洒地区被为所述多个区域，所述第一照片为所述多个区域中的每个区域在未喷洒农药之前的照片；
获取第一农药喷洒计划；将所述第一农药喷洒计划中的飞行控制部分发送至无人机，其中，所述飞行控制部分用于控制所述无人机在喷洒过程的飞行参数；将所述第一农药喷洒计划中的农药配方部分发送至预先配置的联系方式，其中，所述农药配方部分为装入所述无人机进行喷洒的农药的配方；使用多组第一训练数据训练得到第一机器学习引擎，该多组第一训练数据中的每一组第一训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据包括一张带有病虫害的农作物区域的照片，所述输出数据为该输入数据的照片中的病虫害的种类和病虫害的密度；使用多组第二训练数据训练得到一个第二机器学习引擎，该多组第二训练数据中的每一组第二训练数据均包括输入数据和输出数据，其中所述输入数据为病虫害的密度和喷洒农药的配方，所述输出数据包括单位面积需要喷洒的农药的量；所述喷洒农药的配方包括农药的浓度，所述浓度是根据预先配置的农药的浓度与病虫害密度之间的关系确定的；在第一机器学习引擎根据输入的照片输出病虫害的种类和密度之后，根据所述病虫害的种类获取农药的配方，其中，配方包括农药的组分和浓度；将所述病虫害的密度和所述配方发送至所述第二机器学习引擎，获取所述第二机器学习引擎的输出数据，根据所述第一照片对应的第一区域的面积和所述单位面积需要喷洒的农药的量得到所述第一农药喷洒计划；
获取所述每个区域的第二照片，其中，所述第二照片为所述多个区域中的每个区域在无人机对该区域喷洒农药之后的照片；
将所述第二照片与所述第一照片进行比较确定所述第二照片中的病虫害相对于所述第一照片中的病虫害减少情况；
根据比较结果确定是否再次对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒；其中，将最终执行的农药喷洒计划与所述待喷洒地区的信息之间的对应关系进行保存，其中，所述待喷洒地区的信息包括：面积、植物种类、病虫害种类、病虫害密度、待喷洒地区划分为多个区域的方式；在根据比较结果确定不需要进行二次农药喷洒之后，最终执行的农药喷洒技术为所述第一农药喷洒计划，在需要进行第二次农药喷洒之后，根据第二农药喷洒计划对所述第一农药喷洒计划进行调整，并将调整后的第一农药喷洒计划作为最终执行的农药喷洒计划；在保存对应关系之后，获取第一农药喷洒计划就可以输入所述待喷洒地区的信息，根据所述待喷洒地区的信息在已经保存的对应关系中匹配与所述待喷洒地区的信息最接近的喷洒区域对应的被最终执行的农药喷洒计划；其中，匹配包括：将所述喷洒区域的信息的各个参数均进行1到10分的评分，将各项参数得分进行相加则得到该喷洒区域的得分，找到得分相差最小的区域为最接近的喷洒区域；其中，面积大小越接近得分越高；植物种类属于同一植物种类则得10分，属于同一属则得5分，否则得0分；病虫害种类相同则得10分，不同则得0分，其中这里病虫害种类是根据农药分类的，能被同一种农药杀死的为同一种类病虫害；病虫害密度越大则得分越高；多个区域的数量越多则得分越高。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述比较结果确定需要对所述第二照片对应的区域进行二次农药喷洒之后，还包括：
获取所述第二照片对应的区域的地理位置信息；
根据所述地理位置信息确定再次执行的第二农药喷洒计划中的飞行参数，其中，所述飞行参数中的飞行路径是根据所述第二照片对应的区域的地理位置信息确定的；
将所述第二农药喷洒计划中的飞行参数发送至所述无人机。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述飞行参数包括以下至少之一：飞行路径、飞行速度、在预定区域停留的时间、喷洒速度。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，获取所述第一农药喷洒计划包括：
根据所述第一照片中的病虫害情况获取所述第一农药喷洒计划。
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