CN114067455A - 一种城市园林绿化智能巡管方法 - Google Patents

一种城市园林绿化智能巡管方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种城市园林绿化智能巡管方法,巡管终端打卡后获取解锁密码连接无人机,并控制无人机采集指定区域内的园林影像,后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别,养护终端根据第一园林事件信息和第二园林事件信息以进行园林养护,后台服务器分别生成预定周期内巡管终端和养护终端的考核清单。本发明利用城市园林的智慧路灯建立智能巡管站点,实现了巡管人员在智能巡管站点实人实地考勤,实现了野外工作的有效监管,避免了无人机被控制盗取的可能,增加安全性,使得巡管人员实地巡逻和无人机巡查相结合,效率高,及时准确,可减少巡管人员繁重的工作负担,通过考核清单有利于提供人员的积极性。

Description

一种城市园林绿化智能巡管方法
【技术领域】
本发明涉及城市园林技术领域,尤其涉及一种城市园林绿化智能巡管方法。
【背景技术】
城市园林为人类聚集的城市创造了清洁、优美、文明的生态环境,起到美化环境、充当景观的作用,同时达到改善土壤质量、空气质量的目的。因此,城市园林管理已经成为现代城市管理理念中的核心内容,是推进生态文明建设的重要组成部分。
但由于城市园林往往具备面积大、林木多、山路湖泊多等特点,管理起来成本高、效率低,尤其是巡管人员和养护人员需要外出作业,无法实现合理考勤和工作监管,而且,徒步巡查耗时长、效率低,工作量繁重,且无法及时发现并处理问题,难以适应较大范围城市园林的管理需求。
【发明内容】
有鉴于此,本发明实施例提供了城市园林绿化智能巡管方法。
第一方面,本发明实施例提供了城市园林绿化智能巡管方法,所述方法包括:
S1、巡管终端生成携带身份标识的电子标签,并通过设置在园林内多个智慧路灯上的RFID标签读取器进行打卡,所述RFID标签读取器将打卡信息发送至后台服务器,所述后台服务器验证后向巡管终端发送智慧路灯上无人机的解锁密码,所述智慧路灯设有供无人机充电的无人机起降台;
S2、巡管终端根据解锁密码连接无人机,并控制无人机采集指定区域内的园林影像,将园林影像数据以及需上报的第一园林事件信息发送给后台服务器;
S3、后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,将第一园林事件信息和第二园林事件信息发送给养护终端;
S4、养护终端根据第一园林事件信息和第二园林事件信息以进行园林养护,并将养护记录反馈给后台服务器;
S5、后台服务器分别生成预定周期内巡管终端和养护终端的考核清单,并将考核清单分别发送给巡管终端和养护终端。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述解锁密码的生成和使用方法,具体包括:
S20、后台服务器根据打卡信息获取标识信息,并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第一校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号;
S21、后台服务器将第一校验序号发送给巡管终端,巡管终端向无人机发送连接请求;
S22、无人机接收巡管终端发送的附带第一校验序号的连接请求,获取标识信息并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第二校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号;
S23、无人机判断所述第一校验序号和所述第二校验序号是否相同;
S24、若相同,则允许巡管终端通过账号密码进行连接;若不相同,则禁止巡管终端通过账号密码进行连接。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述第一园林事件信息包括:
第一优先级事件:林木病虫害信息;
第二优先级事件:智慧路灯损坏信息、无人机损坏信息和读取器损坏信息;
第三优先级事件:林木死亡信息;
第四优先级事件:道路开裂信息和建筑损坏信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述巡管终端的考核清单生成方法如下:
S50、后台服务器获取不同巡管终端发送的预定周期的园林影像数据,判断是否存在重复园林影像;
S51、基于巡管终端在预定周期的打卡信息、第一园林事件信息和园林影像数据计算巡管终端考核分数F1
S52、对不同巡管终端考核分数F1按大小进行排序,生成巡管终端的考核清单。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述巡管终端考核分数F1的计算公式如下:
Figure BDA0003355518760000031
其中,F1表示巡管终端考核分数,n1表示巡管终端在预定周期内上报第一优先级事件次数,n2表示巡管终端在预定周期内上报第二优先级事件次数,n3表示巡管终端在预定周期内上报第三优先级事件次数,n4表示巡管终端在预定周期内上报第四优先级事件次数,α表示巡管终端在预定周期内缺席打卡天数,β表示巡管终端在预定周期内缺席打卡次数,m0表示在预定周期内巡管终端上报的重复园林影像次数,
Figure BDA0003355518760000032
表示在预定周期内巡管终端上报的园林影像的平均时长,m*表示在预定周期内巡管终端缺席上报园林影像的次数,λ1和λ2表示调节系数且λ12=1,w1表示第一权重,w2表示第二权重,w3表示第三权重,w4表示第三权重,且w1+w2+w3+w4=1。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述判断是否存在重复园林影像的方法如下:
S501、判断巡管终端上传的园林影像是否存在视频文件大小相同的情况,若否,则认定为正常,否则,进入S502;
S502、提取大小相同的视频的M帧图像,将M帧图像按照时刻先后顺序排列,若M为奇数,则获取第
Figure BDA0003355518760000041
帧图像、第
Figure BDA0003355518760000042
帧图像和第
Figure BDA0003355518760000043
帧图像,若M为偶数,则获取第
Figure BDA0003355518760000044
帧图像和第
Figure BDA0003355518760000045
帧图像,比较不同视频对应排序帧的像素值,若均不同,则认定为正常,否则,进入S503;
S503、选取不同视频像素值相同的N帧图像,比较不同视频的差异值D,若差异值D不同,则认定为正常,否则,则认定为重复园林影像。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述差异值D的计算公式如下:
Figure BDA0003355518760000046
其中,Dj表示第j个视频的差异值,N表示不同视频像素值相同的图像帧数,若M为奇数则N取值1-3,若M为偶数则N取值1-2,gi表示第j个视频中像素值相同第i个的图像的平均灰度值,
Figure BDA0003355518760000047
表示设定的灰度值阈值,si表示第j个视频中像素值相同第i个的图像的边缘锐度,
Figure BDA0003355518760000048
表示设定的边缘锐度阈值。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,具体包括:
S30、按设定间隔值抽取园林影像中的指定帧画面用作林木病虫害待检测图像,并利用图像变换对林木病虫害待检测图像进行处理,其中,图像变换包括图像去噪、图像平移、图像反转和图像裁剪;
S31、分割林木病虫害待检测图像中色彩饱和度大于设定阈值S的区域,并通过边缘提取算法提取目标区域的所有边缘,将边缘分解以获取边缘相交闭合的对象,生成对象的最小外接矩形并计算长宽比,选取所述长宽比大于第一预设阈值K1且数量超过第二预设阈值K2的对象作为目标对象进行分割,从而获得叶子图像;
S32、提取叶子图像中的症状数据,将症状数据和预存的病虫害数据库中的症状特征进行对比匹配,所述症状数据包括叶子形状和叶子颜色;
S33、根据对比匹配结果,生成林木病虫害信息和林木死亡信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述第二园林事件信息包括:
林木病虫害信息第一优先级事件和林木死亡信息的第三优先级事件。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述养护终端的考核清单生成方法如下:
S53、后台服务器获取预定周期内不同养护终端发送的养护记录,所述养护记录包括:养护人姓名、事件清单、事件级别、事件进行状态、养护预定周期和养护完成周期;
S54、基于第一园林事件信息、第二园林事件信息和养护记录计算养护终端考核分数F2;其中,所述考核分数F2的计算公式如下:
Figure BDA0003355518760000051
其中,F2表示养护终端的核分数,m1表示养护终端在预定周期内完成第一优先级事件的数量,m2表示养护终端在预定周期内完成第一优先级事件的数量,m3表示养护终端在预定周期内完成第三优先级事件的数量,m4表示养护终端在预定周期内完成第四优先级事件的数量,e表示常数,t0表示养护终端超时完成第一优先级事件、第二优先级事件、第三优先级事件和第四优先级事件的总时长,n0表示在预定周期内巡管终端上报的第一优先级事件、第二优先级事件、第三优先级事件和第四优先级事件的总数量,w1表示第一权重,w2表示第二权重,w3表示第三权重,w4表示第三权重,且w1+w2+w3+w4=1;
S55、对不同养护终端考核分数F2按大小进行排序,生成养护终端的考核清单。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果:
本发明实施例的方法中提出了城市园林绿化智能巡管方法,该方法利用城市园林的智慧路灯建立智能巡管站点,实现了巡管人员在智能巡管站点实人实地考勤,实现了野外工作的有效监管,避免了无人机被控制盗取的可能,增加安全性,使得巡管人员实地巡逻和无人机巡查相结合,效率高,及时准确,可减少巡管人员繁重的工作负担,通过考核清单有利于提供人员的积极性。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅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性的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S1-S5的流程示意图;
图2是本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S20-S24的流程示意图;
图3是本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S50-S52的流程示意图;
图4是本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S501–S503的流程示意图;
图5是本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S30–S33的流程示意图;
图6是本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S53-S55的流程示意图。
【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,下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例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。
参照图1,图1为本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S1-S5的流程示意图。如图1所示,本发明实施例提供了一种城市园林绿化智能巡管方法,所述方法包括:
S1、巡管终端生成携带身份标识的电子标签,并通过设置在园林内多个智慧路灯上的RFID标签读取器进行打卡,所述RFID标签读取器将打卡信息发送至后台服务器,所述后台服务器验证后向巡管终端发送智慧路灯上无人机的解锁密码,所述智慧路灯设有供无人机充电的无人机起降台;
S2、巡管终端根据解锁密码连接无人机,并控制无人机采集指定区域内的园林影像,将园林影像数据以及需上报的第一园林事件信息发送给后台服务器;
S3、后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,将第一园林事件信息和第二园林事件信息发送给养护终端;
S4、养护终端根据第一园林事件信息和第二园林事件信息以进行园林养护,并将养护记录反馈给后台服务器;
S5、后台服务器分别生成预定周期内巡管终端和养护终端的考核清单,并将考核清单分别发送给巡管终端和养护终端。
本发明利用城市园林的智慧路灯建立智能巡管站点,可以根据智能巡管站点的分布为巡管人员和养护人员划分城市园林的责任区域,根据需要在每个或者多个智慧路灯下方设置有RFID标签读取器,并在顶部配备有供无人机充电的无人机起降台以及无人机,利用路灯实现便捷供电,另外,还可以根据需要为无人机设置挡雨棚。巡管终端可以是手机,也可以是满足本发明功能要求的其他智能终端,巡管终端通过RFID标签读取器进行打卡,实现了巡管人员在智能巡管站点实人实地考勤,实现了野外工作的有效监管。巡管终端打卡后,后台服务器验证后向巡管终端发送智慧路灯上无人机的解锁密码,巡管终端根据解锁密码连接无人机,使得巡管人员请求无人机才会进入解锁状态,无人机只与巡管终端建立连接,避免了无人机被控制盗取的可能,增加安全性。巡管终端打卡后,控制无人机采集指定区域内的园林影像,将园林影像数据以及需上报的第一园林事件信息发送给后台服务器,后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,将第一园林事件信息和第二园林事件信息发送给养护终端;一方面,可通过采集任务对巡管人员进行考勤,另一方面,通过无人机采集园林影像,并通过后台服务器图像识别对园林林木有效监控,例如发现病虫害等,使得巡管人员实地巡逻和无人机巡查相结合,空中、地面立体巡查,效率高,及时准确发现园林事件,及早处理,而且,可减少巡管人员繁重的工作负担。后台服务器将第一园林事件信息和第二园林事件信息发送给养护终端,养护终端根据第一园林事件信息和第二园林事件信息以进行园林养护,并将养护记录反馈给后台服务器,养护人员利用养护终端及时接收养护任务,并且形成养护记录,实现养护工作清晰可查可追溯。后台服务器分别生成预定周期内巡管终端和养护终端的考核清单,并将考核清单分别发送给巡管终端和养护终端,通过考核清单实现对巡管人员和养护人员的排名考核,奖励奖惩制度,有利于提供人员的积极性。
参照图2,图2为本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S20-S24的流程示意图。如图2所示,本发明实施例的解锁密码的生成和使用方法,具体包括:
S20、后台服务器根据打卡信息获取标识信息,并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第一校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号;
S21、后台服务器将第一校验序号发送给巡管终端,巡管终端向无人机发送连接请求;
S22、无人机接收巡管终端发送的附带第一校验序号的连接请求,获取标识信息并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第二校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号;
S23、无人机判断所述第一校验序号和所述第二校验序号是否相同;
S24、若相同,则允许巡管终端通过账号密码进行连接;若不相同,则禁止巡管终端通过账号密码进行连接。
本发明后台服务器根据打卡信息获取标识信息,并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第一校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号,由于第一校验序号是由标识信息通过hash计算得到,无人机接收巡管终端发送的附带第一校验序号的连接请求,获取标识信息并基于相同hash算法根据相同的标识信息进行hash计算得到第二校验序号。因此,只有在,第一校验序号和第二校验序号都是经过加密处理的,无人机判断所述第一校验序号和所述第二校验序号相同,则可验证巡管终端的真实性并进行解锁,外人无法获取标识信息和具体hash算法,自然无法破解无人机的解锁密码,因此,保证了无人机的安全性,避免被不法分子控制盗取。
另外,本发明实施例的第一园林事件信息包括:
第一优先级事件:林木病虫害信息;
第二优先级事件:智慧路灯损坏信息、无人机损坏信息和读取器损坏信息;
第三优先级事件:林木死亡信息;
第四优先级事件:道路开裂信息和建筑损坏信息。
参照图3,图3为本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S50-S52的流程示意图。如图3所示,本发明实施例的巡管终端的考核清单生成方法如下:
S50、后台服务器获取不同巡管终端发送的预定周期的园林影像数据,判断是否存在重复园林影像;
S51、基于巡管终端在预定周期的打卡信息、第一园林事件信息和园林影像数据计算巡管终端考核分数F1
S52、对不同巡管终端考核分数F1按大小进行排序,生成巡管终端的考核清单。
其中,本发明实施例的巡管终端考核分数F1的计算公式如下:
Figure BDA0003355518760000101
其中,F1表示巡管终端考核分数,n1表示巡管终端在预定周期内上报第一优先级事件次数,n2表示巡管终端在预定周期内上报第二优先级事件次数,n3表示巡管终端在预定周期内上报第三优先级事件次数,n4表示巡管终端在预定周期内上报第四优先级事件次数,α表示巡管终端在预定周期内缺席打卡天数,β表示巡管终端在预定周期内缺席打卡次数,m0表示在预定周期内巡管终端上报的重复园林影像次数,
Figure BDA0003355518760000102
表示在预定周期内巡管终端上报的园林影像的平均时长,m*表示在预定周期内巡管终端缺席上报园林影像的次数,λ1和λ2表示调节系数且λ12=1,w1表示第一权重,w2表示第二权重,w3表示第三权重,w4表示第三权重,且w1+w2+w3+w4=1。
本发明的巡管终端考核分数F1为不同优先级事件配置不同权重,驱动巡管人员优选申请紧急事件,另外,考察是否充分利用无人机进行园林林木巡查,可实现对园林事件的有效监管,通过考察巡管终端缺席打卡次数以及作弊上报的重复园林影像次数等综合考察巡管人员的任务完成度和积极性,对其工作合理打分和考勤。
具体的,参照图4,图4为本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S501-S503的流程示意图。如图4所示,判断是否存在重复园林影像的方法如下:
S501、判断巡管终端上传的园林影像是否存在视频文件大小相同的情况,若否,则认定为正常,否则,进入S502;
S502、提取大小相同的视频的M帧图像,将M帧图像按照时刻先后顺序排列,若M为奇数,则获取第
Figure BDA0003355518760000111
帧图像、第
Figure BDA0003355518760000112
帧图像和第
Figure BDA0003355518760000113
帧图像,若M为偶数,则获取第
Figure BDA0003355518760000114
帧图像和第
Figure BDA0003355518760000115
帧图像,比较不同视频对应排序帧的像素值,若均不同,则认定为正常,否则,进入S503;
S503、选取不同视频像素值相同的N帧图像,比较不同视频的差异值D,若差异值D不同,则认定为正常,否则,则认定为重复园林影像。
具体的,本发明实施例的差异值D的计算公式如下:
Figure BDA0003355518760000116
其中,Dj表示第j个视频的差异值,N表示不同视频像素值相同的图像帧数,若M为奇数则N取值1-3,若M为偶数则N取值1-2,gi表示第j个视频中像素值相同第i个的图像的平均灰度值,
Figure BDA0003355518760000117
表示设定的灰度值阈值,si表示第j个视频中像素值相同第i个的图像的边缘锐度,
Figure BDA0003355518760000118
表示设定的边缘锐度阈值。
本发明判断是否存在重复园林影像,以避免巡管人员作弊上传之前视频,可监管巡管人员完成无人机巡查园林的任务,通过判断视频文件大小是否相同、比较不同视频对应排序帧的像素值、比较不同视频的差异值D等三个层次的判断,可快速有效识别有无重复园林影像存在,对维护监护巡管人员工作积极性十分重要。
参照图5,图5为本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S30–S33的流程示意图。如图5所示,本发明实施例的后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,具体包括:
S30、按设定间隔值抽取园林影像中的指定帧画面用作林木病虫害待检测图像,并利用图像变换对林木病虫害待检测图像进行处理,其中,图像变换包括图像去噪、图像平移、图像反转和图像裁剪;
S31、分割林木病虫害待检测图像中色彩饱和度大于设定阈值S的区域,并通过边缘提取算法提取目标区域的所有边缘,将边缘分解以获取边缘相交闭合的对象,生成对象的最小外接矩形并计算长宽比,选取所述长宽比大于第一预设阈值K1且数量超过第二预设阈值K2的对象作为目标对象进行分割,从而获得叶子图像;
S32、提取叶子图像中的症状数据,将症状数据和预存的病虫害数据库中的症状特征进行对比匹配,所述症状数据包括叶子形状和叶子颜色;
S33、根据对比匹配结果,生成林木病虫害信息和林木死亡信息。
另外,本发明实施例的第二园林事件信息包括:
林木病虫害信息第一优先级事件和林木死亡信息的第三优先级事件。
本发明通过上述视频预处理有效获取叶子图像,提取叶子图像中的症状数据,将症状数据和预存的病虫害数据库中的症状特征进行对比匹配,根据对比匹配结果,生成林木病虫害信息和林木死亡信息,可以有效识别出非健康林木。
参照图5,图5为本发明实施例所提供的城市园林绿化智能巡管方法的S53–S55的流程示意图。如图5所示,本发明实施例的养护终端的考核清单生成方法如下:
S53、后台服务器获取预定周期内不同养护终端发送的养护记录,所述养护记录包括:养护人姓名、事件清单、事件级别、事件进行状态、养护预定周期和养护完成周期;
S54、基于第一园林事件信息、第二园林事件信息和养护记录计算养护终端考核分数F2;其中,所述考核分数F2的计算公式如下:
Figure BDA0003355518760000131
其中,F2表示养护终端的核分数,m1表示养护终端在预定周期内完成第一优先级事件的数量,m2表示养护终端在预定周期内完成第一优先级事件的数量,m3表示养护终端在预定周期内完成第三优先级事件的数量,m4表示养护终端在预定周期内完成第四优先级事件的数量,e表示常数,t0表示养护终端超时完成第一优先级事件、第二优先级事件、第三优先级事件和第四优先级事件的总时长,n0表示在预定周期内巡管终端上报的第一优先级事件、第二优先级事件、第三优先级事件和第四优先级事件的总数量,w1表示第一权重,w2表示第二权重,w3表示第三权重,w4表示第三权重,且w1+w2+w3+w4=1;
S55、对不同养护终端考核分数F2按大小进行排序,生成养护终端的考核清单。
本发明实施例通过不同优先级事件配置不同权重,驱动养护人员优选处理紧急事件,并通过任务量完成数、完成时效等综合评价养护人员的工作,使得日常工作结果透明化、数据化,有利于调动养护人员的积极性,并实现对其工作的有效监督。
本领域技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种城市园林绿化智能巡管方法,其特征在于,所述方法包括:
S1、巡管终端生成携带身份标识的电子标签,并通过设置在园林内多个智慧路灯上的RFID标签读取器进行打卡,所述RFID标签读取器将打卡信息发送至后台服务器,所述后台服务器验证后向巡管终端发送智慧路灯上无人机的解锁密码,所述智慧路灯设有供无人机充电的无人机起降台;
S2、巡管终端根据解锁密码连接无人机,并控制无人机采集指定区域内的园林影像,将园林影像数据以及需上报的第一园林事件信息发送给后台服务器;
S3、后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,将第一园林事件信息和第二园林事件信息发送给养护终端;
S4、养护终端根据第一园林事件信息和第二园林事件信息以进行园林养护,并将养护记录反馈给后台服务器;
S5、后台服务器分别生成预定周期内巡管终端和养护终端的考核清单,并将考核清单分别发送给巡管终端和养护终端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述解锁密码的生成和使用方法,具体包括:
S20、后台服务器根据打卡信息获取标识信息,并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第一校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号;
S21、后台服务器将第一校验序号发送给巡管终端,巡管终端向无人机发送连接请求;
S22、无人机接收巡管终端发送的附带第一校验序号的连接请求,获取标识信息并基于hash算法根据所述标识信息进行hash计算得到第二校验序号,所述标识信息包括但不限于日期、智慧路灯编号和无人机编号;
S23、无人机判断所述第一校验序号和所述第二校验序号是否相同;
S24、若相同,则允许巡管终端通过账号密码进行连接;若不相同,则禁止巡管终端通过账号密码进行连接。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一园林事件信息包括:
第一优先级事件:林木病虫害信息;
第二优先级事件:智慧路灯损坏信息、无人机损坏信息和读取器损坏信息;
第三优先级事件:林木死亡信息;
第四优先级事件:道路开裂信息和建筑损坏信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述巡管终端的考核清单生成方法如下:
S50、后台服务器获取不同巡管终端发送的预定周期的园林影像数据,判断是否存在重复园林影像;
S51、基于巡管终端在预定周期的打卡信息、第一园林事件信息和园林影像数据计算巡管终端考核分数F1
S52、对不同巡管终端考核分数F1按大小进行排序,生成巡管终端的考核清单。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述巡管终端考核分数F1的计算公式如下:
Figure FDA0003355518750000021
其中,F1表示巡管终端考核分数,n1表示巡管终端在预定周期内上报第一优先级事件次数,n2表示巡管终端在预定周期内上报第二优先级事件次数,n3表示巡管终端在预定周期内上报第三优先级事件次数,n4表示巡管终端在预定周期内上报第四优先级事件次数,α表示巡管终端在预定周期内缺席打卡天数,β表示巡管终端在预定周期内缺席打卡次数,m0表示在预定周期内巡管终端上报的重复园林影像次数,
Figure FDA0003355518750000022
表示在预定周期内巡管终端上报的园林影像的平均时长,m*表示在预定周期内巡管终端缺席上报园林影像的次数,λ1和λ2表示调节系数且λ12=1,w1表示第一权重,w2表示第二权重,w3表示第三权重,w4表示第三权重,且w1+w2+w3+w4=1。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述判断是否存在重复园林影像的方法如下:
S501、判断巡管终端上传的园林影像是否存在视频文件大小相同的情况,若否,则认定为正常,否则,进入S502;
S502、提取大小相同的视频的M帧图像,将M帧图像按照时刻先后顺序排列,若M为奇数,则获取第
Figure FDA0003355518750000031
帧图像、第
Figure FDA0003355518750000032
帧图像和第
Figure FDA0003355518750000033
帧图像,若M为偶数,则获取第
Figure FDA0003355518750000034
帧图像和第
Figure FDA0003355518750000035
帧图像,比较不同视频对应排序帧的像素值,若均不同,则认定为正常,否则,进入S503;
S503、选取不同视频像素值相同的N帧图像,比较不同视频的差异值D,若差异值D不同,则认定为正常,否则,则认定为重复园林影像。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述差异值D的计算公式如下:
Figure FDA0003355518750000036
其中,Dj表示第j个视频的差异值,N表示不同视频像素值相同的图像帧数,若M为奇数则N取值1-3,若M为偶数则N取值1-2,gi表示第j个视频中像素值相同第i个的图像的平均灰度值,
Figure FDA0003355518750000037
表示设定的灰度值阈值,si表示第j个视频中像素值相同第i个的图像的边缘锐度,
Figure FDA0003355518750000038
表示设定的边缘锐度阈值。
8.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述后台服务器对园林影像数据进行预处理,并通过图像识别以生成第二园林事件信息,具体包括:
S30、按设定间隔值抽取园林影像中的指定帧画面用作林木病虫害待检测图像,并利用图像变换对林木病虫害待检测图像进行处理,其中,图像变换包括图像去噪、图像平移、图像反转和图像裁剪;
S31、分割林木病虫害待检测图像中色彩饱和度大于设定阈值S的区域,并通过边缘提取算法提取目标区域的所有边缘,将边缘分解以获取边缘相交闭合的对象,生成对象的最小外接矩形并计算长宽比,选取所述长宽比大于第一预设阈值K1且数量超过第二预设阈值K2的对象作为目标对象进行分割,从而获得叶子图像;
S32、提取叶子图像中的症状数据,将症状数据和预存的病虫害数据库中的症状特征进行对比匹配,所述症状数据包括叶子形状和叶子颜色;
S33、根据对比匹配结果,生成林木病虫害信息和林木死亡信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述第二园林事件信息包括:
林木病虫害信息第一优先级事件和林木死亡信息的第三优先级事件。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述养护终端的考核清单生成方法如下:
S53、后台服务器获取预定周期内不同养护终端发送的养护记录,所述养护记录包括:养护人姓名、事件清单、事件级别、事件进行状态、养护预定周期和养护完成周期;
S54、基于第一园林事件信息、第二园林事件信息和养护记录计算养护终端考核分数F2;其中,所述考核分数F2的计算公式如下:
Figure FDA0003355518750000041
其中,F2表示养护终端的核分数,m1表示养护终端在预定周期内完成第一优先级事件的数量,m2表示养护终端在预定周期内完成第一优先级事件的数量,m3表示养护终端在预定周期内完成第三优先级事件的数量,m4表示养护终端在预定周期内完成第四优先级事件的数量,e表示常数,t0表示养护终端超时完成第一优先级事件、第二优先级事件、第三优先级事件和第四优先级事件的总时长,n0表示在预定周期内巡管终端上报的第一优先级事件、第二优先级事件、第三优先级事件和第四优先级事件的总数量,w1表示第一权重,w2表示第二权重,w3表示第三权重,w4表示第三权重,且w1+w2+w3+w4=1;
S55、对不同养护终端考核分数F2按大小进行排序,生成养护终端的考核清单。
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