CN114900671A - 一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法 - Google Patents

一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法，包括：数据采集模块、数据管理中心、监控数据分析模块、监控管理模块和视频传输规划模块，通过数据采集模块采集监控信息以及终端工作人员对于监控画面的处理数据，通过数据管理中心存储并管理采集到的全部数据，通过监控数据分析模块分析农作物的异常数据和监控设备的监控时长数据，通过监控管理模块预测不同监控区域内农作物发生异常的频率，调整对不同区域的监控时长，通过视频传输规划模块对异常农作物出现在视频画面中的显示面积进行处理，将处理后的数据传输到终端，节省了发现并确认异常农作物位置的时间，帮助更有效地监控到异常农作物，减少了异常情况发现延时的现象。

Description

一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法
技术领域
本发明涉及数据管理服务技术领域，具体为一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法。
背景技术
随着对农业发展的重视，以及人们对绿色饮食的关注，智慧农业成为当前备受关注的生态农业发展手段，农业物联网综合监控技术的突破能够帮助对农作物的生长状况和生产过程进行更好地把控，建立起现代农业发展的物联网综合管理服务体系，除了利用大量的传感器构成监控网络、通过传感器采集信息以帮助农民及时发现问题并确认发生问题的位置外，对农作物进行视频监控也对农作物生长状况的把控起着至关重要的作用；
然而，在对农作物进行视频监控的过程中，存在以下问题：首先，监控设备监控范围有限，在监控时需要调整监控设备的镜头方向对农作物进行全方位的监控，对于默认设置调整镜头方向的时间，使得在监控范围内的区域被监控到的时间相同，由于农作物出现异常的位置多变，现有的监控方式无法预先分析各个区域出现异常的可能性并调整不同监控范围内区域的监控时长，无法提高监控到异常农作物的有效程度；其次，工作人员通过终端接收视频数据时需要手动调整画面来查看异常位置，工作人员需要同时监控大量不同的区域，现有的监控方式无法预先对于出现异常农作物的视频画面进行显示调整以帮助工作人员节省发现异常的时间。
所以，人们需要一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于农业物联网的综合管理服务系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于农业物联网的综合管理服务系统，所述系统包括：数据采集模块、数据管理中心、监控数据分析模块、监控管理模块和视频传输规划模块；
通过所述数据采集模块采集监控设备信息、历史监控数据以及终端工作人员对于监控画面的处理数据；
通过所述数据管理中心存储并管理采集到的全部数据；
通过所述监控数据分析模块调取监控设备信息和历史监控数据，并分析农作物的异常数据和监控设备对不同区域的监控时长数据；
通过所述监控管理模块预测不同监控区域内农作物发生异常的频率，调整对不同区域的监控时长；
通过所述视频传输规划模块对异常农作物出现在视频画面中的显示面积进行处理，将处理后的数据传输到终端。
进一步的，所述数据采集模块包括监控信息采集单元和操作信息采集单元，所述监控信息采集单元用于采集农作物监控设备的位置信息、监控范围信息以及以往监控到的异常农作物的位置数据；所述操作信息采集单元用于采集终端工作人员对于监控画面的处理数据，将采集到的所有数据传输到所述数据管理中心中。
进一步的，所述监控数据分析模块包括设备数据分析单元和监控时长分析单元，所述设备数据分析单元用于调取监控设备以往监控到的异常农作物的位置数据，并分析对应农作物出现异常的次数；所述监控时长分析单元用于分析默认设置的监控镜头转动的时间数据和监控镜头在不同区域进行监控的停留时长，将分析数据传输到所述监控管理模块中。
进一步的，所述监控管理模块包括异常频率预测单元和时长调整单元，所述异常频率预测单元用于预测在监控设备的监控区域内，农作物发生异常的频率；所述时长调整单元用于依据预测的频率调整监控设备在不同区域进行监控的停留时长，根据调整后的时长控制监控设备转动。
进一步的，所述视频传输规划模块包括操作信息分析单元、视频画面处理单元和视频数据传输单元，所述操作信息分析单元用于分析终端工作人员对于监控画面的处理数据；所述视频画面处理单元用于对视频画面进行处理：在监控到异常农作物时，调整异常农作物在视频画面中的显示面积，将处理后的视频画面通过所述视频数据传输单元传输到终端供工作人员查看。
一种基于农业物联网的综合管理服务方法，包括以下步骤：
Z01：采集监控设备信息、历史监控信息和终端工作人员对于监控画面的处理数据；
Z02：分析农作物的异常数据和监控设备的监控时长数据；
Z03：预测不同监控区域内农作物发生异常的频率；
Z04：依据预测的频率调整监控设备对不同区域的监控时长；
Z05：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据，预先调整出现异常农作物的视频画面的显示面积，向终端传输调整后的视频画面。
进一步的，在步骤Z01-Z02中：采集监控设备信息：采集到需要进行监控的区域总面积为s，监控镜头每次转动监控到的区域面积集合为S={S1，S2，...，Sn}，其中，n表示监控镜头转动的次数，n次转动监控镜头的监控方向都不相同，采集到默认设置的监控镜头每次转动间隔的时间为t，采集历史监控信息：采集到以往监控到的每个区域出现异常农作物的次数集合为A={A1，A2，...，An}，随机一个区域每次监控到的异常农作物数量集合为B={B1，B2，...，Bm}，其中，m=Ai，m表示随机一个区域监控到异常农作物的次数，在步骤Z03中：根据下列公式计算随机一个区域监控到异常农作物的频率Qi：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，Si表示监控镜头随机一次转动监控到的区域面积，Ai表示对应区域出现异常无农作物的次数，Bj表示对应区域监控到的异常农作物数量，得到所有区域监控到异常农作物的频率集合为Q={Q1，Q2，...，Qn}，采集历史监控数据，并分析不同监控范围内出现异常农作物的次数、以及每次出现的异常农作物数量预测对应监控范围内出现异常农作物的频率，出现异常农作物的次数越多、出现数量越多，说明对应监控范围内的异常情况越频繁，对应监控范围后续出现异常农作物的概率越高，计算不同区域监控到异常情况的频率的目的在于调整对不同区域的监控时长，有利于帮助更有效地监控到异常农作物，减少了异常情况发现延时的现象。
进一步的，在步骤Z04中：调整每个区域的监控时长：根据下列公式计算随机一个区域调整后的监控时长Ti：
Figure 57472DEST_PATH_IMAGE002
；
得到所有区域调整后的监控时长集合为T={T1，T2，...，Tn}，调整后的监控时长即为调整监控镜头每次转动间隔的时间：每次转动间隔的时间集合为T={T1，T2，...，Tn}，在默认设置的监控镜头每次转动间隔的时间基础上，适当地延长监控停留时间，转动间隔时间为t表示监控镜头在每个监控区域停留的时间为t，根据预测的不同区域监控到异常农作物的频率数据调整监控时长，有利于提高异常农作物被监控到的速率。
进一步的，在步骤Z05中：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据：采集到视频画面的面积为N，对监控到的视频画面进行建模：以视频画面中心为原点建立二维坐标系，采集到以往监控到异常农作物时：终端工作人员对视频画面放大前：显示的异常农作物在视频画面中的位置坐标集合为（x，y）={（x1，y1），（x2，y2），…，（xk，yk）}，终端工作人员对视频画面放大后：显示的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例集合为w={w1，w2，…，wk}，其中，k表示终端工作人员对视频画面进行放大操作时异常农作物的数量，获取当前监控到的视频画面，在监控到异常农作物时，获取到对应异常农作物当前在视频画面中的位置坐标为（X，Y），根据公式
Figure DEST_PATH_IMAGE003
计算当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的随机一个异常农作物在视频画面中的位置之间的距离di，得到当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的所有异常农作物在视频画面中的位置之间的距离集合为d={d1，d2，…，dk}，获取到最短距离为dmin，与当前视频画面中的异常农作物所在位置距离最短的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例为w’，将当前视频画面中的异常农作物的显示面积调整为：
Figure 248020DEST_PATH_IMAGE004
，s’为调整后异常农作物的显示面积，向终端传输调整后的视频画面，工作人员在接收到监控到的视频画面时需要手动拉近或放大画面来确认异常农作物的位置，由于工作人员需要同时查看多个视频画面，难以及时发现异常情况，结合工作人员的历史操作数据分析工作人员接收到异常视频画面时拉近画面的操作习惯，预先对视频画面进行拉近或放大处理，放大的画面由操作习惯决定，有利于帮助工作人员节省发现并确认异常农作物位置的时间，以便及时提醒做好农作物防护措施。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明结合农业物联网和监控技术，对农作物的生长状况和生产过程进行了更好地监控，在利用监控设备对农作物生长区域进行视频监控时，由于监控设备的监控范围有限，控制并调整监控镜头的方向来对区域进行全方位监控，通过采集并分析不同监控范围内出现异常农作物的次数、以及每次出现的异常农作物数量来预测对应监控范围内出现异常农作物的频率，根据预测的频率来适当地延长每个区域的监控时长，即监控镜头在对应区域停留的时间，有利于帮助更有效地监控到异常农作物，减少了发现异常情况延时的现象；通过对每个区域设置不同的监控时长，提高了异常农作物被监控到的速率；由于工作人员需要同时查看多个视频画面，难以及时发现异常情况，结合工作人员的历史操作数据分析工作人员接收到异常视频画面时拉近画面的操作习惯，预先对视频画面进行拉近或放大处理，将处理后的视频画面传输至终端供工作人员查看，帮助工作人员节省了发现并确认异常农作物位置的时间，以便及时提醒做好农作物防护措施。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于农业物联网的综合管理服务系统的结构图；
图2是本发明一种基于农业物联网的综合管理服务方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于农业物联网的综合管理服务系统，系统包括：数据采集模块、数据管理中心、监控数据分析模块、监控管理模块和视频传输规划模块；
通过数据采集模块采集监控设备信息、历史监控数据以及终端工作人员对于监控画面的处理数据；
通过数据管理中心存储并管理采集到的全部数据；
通过监控数据分析模块调取监控设备信息和历史监控数据，并分析农作物的异常数据和监控设备对不同区域的监控时长数据；
通过监控管理模块预测不同监控区域内农作物发生异常的频率，调整对不同区域的监控时长；
通过视频传输规划模块对异常农作物出现在视频画面中的显示面积进行处理，将处理后的数据传输到终端。
数据采集模块包括监控信息采集单元和操作信息采集单元，监控信息采集单元用于采集农作物监控设备的位置信息、监控范围信息以及以往监控到的异常农作物的位置数据；操作信息采集单元用于采集终端工作人员对于监控画面的处理数据，将采集到的所有数据传输到数据管理中心中。
监控数据分析模块包括设备数据分析单元和监控时长分析单元，设备数据分析单元用于调取监控设备以往监控到的异常农作物的位置数据，并分析对应农作物出现异常的次数；监控时长分析单元用于分析默认设置的监控镜头转动的时间数据和监控镜头在不同区域进行监控的停留时长，将分析数据传输到监控管理模块中。
监控管理模块包括异常频率预测单元和时长调整单元，异常频率预测单元用于预测在监控设备的监控区域内，农作物发生异常的频率；时长调整单元用于依据预测的频率调整监控设备在不同区域进行监控的停留时长，根据调整后的时长控制监控设备转动。
视频传输规划模块包括操作信息分析单元、视频画面处理单元和视频数据传输单元，操作信息分析单元用于分析终端工作人员对于监控画面的处理数据；视频画面处理单元用于对视频画面进行处理：在监控到异常农作物时，调整异常农作物在视频画面中的显示面积，将处理后的视频画面通过视频数据传输单元传输到终端供工作人员查看。
一种基于农业物联网的综合管理服务方法，包括以下步骤：
Z01：采集监控设备信息、历史监控信息和终端工作人员对于监控画面的处理数据；
Z02：分析农作物的异常数据和监控设备的监控时长数据；
Z03：预测不同监控区域内农作物发生异常的频率；
Z04：依据预测的频率调整监控设备对不同区域的监控时长；
Z05：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据，预先调整出现异常农作物的视频画面的显示面积，向终端传输调整后的视频画面。
在步骤Z01-Z02中：采集监控设备信息：采集到需要进行监控的区域总面积为s，监控镜头每次转动监控到的区域面积集合为S={S1，S2，...，Sn}，其中，n表示监控镜头转动的次数，n次转动监控镜头的监控方向都不相同，采集到默认设置的监控镜头每次转动间隔的时间为t，采集历史监控信息：采集到以往监控到的每个区域出现异常农作物的次数集合为A={A1，A2，...，An}，随机一个区域每次监控到的异常农作物数量集合为B={B1，B2，...，Bm}，其中，m=Ai，m表示随机一个区域监控到异常农作物的次数，在步骤Z03中：根据下列公式计算随机一个区域监控到异常农作物的频率Qi：
Figure 719453DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，Si表示监控镜头随机一次转动监控到的区域面积，Ai表示对应区域出现异常无农作物的次数，Bj表示对应区域监控到的异常农作物数量，得到所有区域监控到异常农作物的频率集合为Q={Q1，Q2，...，Qn}，帮助更有效地监控到异常农作物，减少了发现异常情况延时的现象。
在步骤Z04中：调整每个区域的监控时长：根据下列公式计算随机一个区域调整后的监控时长Ti：
Figure 711679DEST_PATH_IMAGE002
；
得到所有区域调整后的监控时长集合为T={T1，T2，...，Tn}，调整后的监控时长即为调整监控镜头每次转动间隔的时间：每次转动间隔的时间集合为T={T1，T2，...，Tn}，根据预测的不同区域监控到异常农作物的频率数据调整监控时长，提高了整体区域中异常农作物被监控到的速率。
在步骤Z05中：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据：采集到视频画面的面积为N，对监控到的视频画面进行建模：以视频画面中心为原点建立二维坐标系，采集到以往监控到异常农作物时：终端工作人员对视频画面放大前：显示的异常农作物在视频画面中的位置坐标集合为（x，y）={（x1，y1），（x2，y2），…，（xk，yk）}，终端工作人员对视频画面放大后：显示的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例集合为w={w1，w2，…，wk}，其中，k表示终端工作人员对视频画面进行放大操作时异常农作物的数量，获取当前监控到的视频画面，在监控到异常农作物时，获取到对应异常农作物当前在视频画面中的位置坐标为（X，Y），根据公式
Figure 610365DEST_PATH_IMAGE003
计算当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的随机一个异常农作物在视频画面中的位置之间的距离di，得到当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的所有异常农作物在视频画面中的位置之间的距离集合为d={d1，d2，…，dk}，获取到最短距离为dmin，与当前视频画面中的异常农作物所在位置距离最短的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例为w’，将当前视频画面中的异常农作物的显示面积调整为：
Figure 586412DEST_PATH_IMAGE004
，s’为调整后异常农作物的显示面积，向终端传输调整后的视频画面，预先对视频画面进行拉近或放大处理，帮助工作人员节省了发现并确认异常农作物位置的时间，以便及时提醒做好农作物防护措施。
实施例一：采集监控设备信息：采集到需要进行监控的区域总面积为s=，监控镜头每次转动监控到的区域面积集合为S={S1，S2，S3}={600，300，500}，采集到默认设置的监控镜头每次转动间隔的时间为t=2，单位为：分钟，采集历史监控信息：采集到以往监控到的每个区域出现异常农作物的次数集合为A={A1，A2，A3}={10，12，8}，随机一个区域每次监控到的异常农作物数量集合为B={B1，B2，B3}={2，5，3}，根据公式
Figure 268060DEST_PATH_IMAGE001
计算第一个区域监控到异常农作物的频率Q1≈3.76，通过相同计算方式得到所有区域监控到异常农作物的频率集合为Q={Q1，Q2，Q3}={3.76，4.25，2.03}，调整每个区域的监控时长：根据公式
Figure 878907DEST_PATH_IMAGE002
计算第一个区域调整后的监控时长T1≈2.75，通过相同计算方式得到所有区域调整后的监控时长集合为T={T1，T2，T3}={2.75，2.85，2.40}；
实施例二：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据：采集到视频画面的面积为N=24，对监控到的视频画面进行建模：以视频画面中心为原点建立二维坐标系，采集到以往监控到异常农作物时：终端工作人员对视频画面放大前：显示的异常农作物在视频画面中的位置坐标集合为（x，y）={（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3）}={（-6，0），（2，5），（5，4）}，终端工作人员对视频画面放大后：显示的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例集合为w={w1，w2，w3}={0.8，0.6，0.9}，获取当前监控到的视频画面，在监控到异常农作物时，获取到对应异常农作物当前在视频画面中的位置坐标为（X，Y）=（-1，1），根据公式
Figure 682915DEST_PATH_IMAGE003
计算当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的随机一个异常农作物在视频画面中的位置之间的距离di≈5.1，得到当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的所有异常农作物在视频画面中的位置之间的距离集合为d={d1，d2，d3}={5.1，5，6.71}，获取到最短距离为dmin=5，与当前视频画面中的异常农作物所在位置距离最短的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例为w’=0.6，将当前视频画面中的异常农作物的显示面积调整为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
，向终端传输调整后的视频画面。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于农业物联网的综合管理服务系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据管理中心、监控数据分析模块、监控管理模块和视频传输规划模块；
通过所述数据采集模块采集监控设备信息、历史监控数据以及终端工作人员对于监控画面的处理数据；
通过所述数据管理中心存储并管理采集到的全部数据；
通过所述监控数据分析模块调取监控设备信息和历史监控数据，并分析农作物的异常数据和监控设备对不同区域的监控时长数据；
通过所述监控管理模块预测不同监控区域内农作物发生异常的频率，调整对不同区域的监控时长；
通过所述视频传输规划模块对异常农作物出现在视频画面中的显示面积进行处理，将处理后的数据传输到终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的综合管理服务系统，其特征在于：所述数据采集模块包括监控信息采集单元和操作信息采集单元，所述监控信息采集单元用于采集农作物监控设备的位置信息、监控范围信息以及以往监控到的异常农作物的位置数据；所述操作信息采集单元用于采集终端工作人员对于监控画面的处理数据，将采集到的所有数据传输到所述数据管理中心中。
3.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的综合管理服务系统，其特征在于：所述监控数据分析模块包括设备数据分析单元和监控时长分析单元，所述设备数据分析单元用于调取监控设备以往监控到的异常农作物的位置数据，并分析对应农作物出现异常的次数；所述监控时长分析单元用于分析默认设置的监控镜头转动的时间数据和监控镜头在不同区域进行监控的停留时长，将分析数据传输到所述监控管理模块中。
4.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的综合管理服务系统，其特征在于：所述监控管理模块包括异常频率预测单元和时长调整单元，所述异常频率预测单元用于预测在监控设备的监控区域内，农作物发生异常的频率；所述时长调整单元用于依据预测的频率调整监控设备在不同区域进行监控的停留时长，根据调整后的时长控制监控设备转动。
5.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的综合管理服务系统，其特征在于：所述视频传输规划模块包括操作信息分析单元、视频画面处理单元和视频数据传输单元，所述操作信息分析单元用于分析终端工作人员对于监控画面的处理数据；所述视频画面处理单元用于对视频画面进行处理：在监控到异常农作物时，调整异常农作物在视频画面中的显示面积，将处理后的视频画面通过所述视频数据传输单元传输到终端供工作人员查看。
6.一种基于农业物联网的综合管理服务方法，其特征在于：包括以下步骤：
Z01：采集监控设备信息、历史监控信息和终端工作人员对于监控画面的处理数据；
Z02：分析农作物的异常数据和监控设备的监控时长数据；
Z03：预测不同监控区域内农作物发生异常的频率；
Z04：依据预测的频率调整监控设备对不同区域的监控时长；
Z05：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据，预先调整出现异常农作物的视频画面的显示面积，向终端传输调整后的视频画面。
7.根据权利要求6所述的一种基于农业物联网的综合管理服务方法，其特征在于：在步骤Z01-Z02中：采集监控设备信息：采集到需要进行监控的区域总面积为s，监控镜头每次转动监控到的区域面积集合为S={S1，S2，...，Sn}，其中，n表示监控镜头转动的次数，n次转动监控镜头的监控方向都不相同，采集到默认设置的监控镜头每次转动间隔的时间为t，采集历史监控信息：采集到以往监控到的每个区域出现异常农作物的次数集合为A={A1，A2，...，An}，随机一个区域每次监控到的异常农作物数量集合为B={B1，B2，...，Bm}，其中，m=Ai，m表示随机一个区域监控到异常农作物的次数，在步骤Z03中：根据下列公式计算随机一个区域监控到异常农作物的频率Qi：
Figure 391253DEST_PATH_IMAGE001
；
其中，Si表示监控镜头随机一次转动监控到的区域面积，Ai表示对应区域出现异常无农作物的次数，Bj表示对应区域监控到的异常农作物数量，得到所有区域监控到异常农作物的频率集合为Q={Q1，Q2，...，Qn}。
8.根据权利要求7所述的一种基于农业物联网的综合管理服务方法，其特征在于：在步骤Z04中：调整每个区域的监控时长：根据下列公式计算随机一个区域调整后的监控时长Ti：
Figure 938909DEST_PATH_IMAGE002
；
得到所有区域调整后的监控时长集合为T={T1，T2，...，Tn}，调整后的监控时长即为调整监控镜头每次转动间隔的时间：每次转动间隔的时间集合为T={T1，T2，...，Tn}。
9.根据权利要求6所述的一种基于农业物联网的综合管理服务方法，其特征在于：在步骤Z05中：分析终端工作人员对于监控到的视频画面的处理数据：采集到视频画面的面积为N，对监控到的视频画面进行建模：以视频画面中心为原点建立二维坐标系，采集到以往监控到异常农作物时：终端工作人员对视频画面放大前：显示的异常农作物在视频画面中的位置坐标集合为（x，y）={（x1，y1），（x2，y2），…，（xk，yk）}，终端工作人员对视频画面放大后：显示的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例集合为w={w1，w2，…，wk}，其中，k表示终端工作人员对视频画面进行放大操作时异常农作物的数量，获取当前监控到的视频画面，在监控到异常农作物时，获取到对应异常农作物当前在视频画面中的位置坐标为（X，Y），根据公式
Figure 905728DEST_PATH_IMAGE003
计算当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的随机一个异常农作物在视频画面中的位置之间的距离di，得到当前视频画面中的异常农作物所在位置与以往监控到的所有异常农作物在视频画面中的位置之间的距离集合为d={d1，d2，…，dk}，获取到最短距离为dmin，与当前视频画面中的异常农作物所在位置距离最短的异常农作物所在区域面积占视频画面面积的比例为w’，将当前视频画面中的异常农作物的显示面积调整为：
Figure 644751DEST_PATH_IMAGE004
，s’为调整后异常农作物的显示面积，向终端传输调整后的视频画面。
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