CN115271435A - 适用于耕地智保的数据处理方法及装置 - Google Patents

适用于耕地智保的数据处理方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN115271435A
CN115271435A CN202210888458.XA CN202210888458A CN115271435A CN 115271435 A CN115271435 A CN 115271435A CN 202210888458 A CN202210888458 A CN 202210888458A CN 115271435 A CN115271435 A CN 115271435A
Authority
CN
China
Prior art keywords
area
tian
changduan
data
farmland
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.)
Pending
Application number
CN202210888458.XA
Other languages
English (en)
Inventor
石焜
臧永生
王方东
孟姗姗
陈晨乐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Liaowang Shenzhou Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Liaowang Shenzhou Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Liaowang Shenzhou Technology Co ltd filed Critical Beijing Liaowang Shenzhou Technology Co ltd
Priority to CN202210888458.XA priority Critical patent/CN115271435A/zh
Publication of CN115271435A publication Critical patent/CN115271435A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种适用于耕地智保的数据处理方法及装置，包括：获取各地块的第一地块分布图，将第一地块分布图发送给监管地块的田长端；获取田长端的定位信息，基于定位信息将田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至第一地块分布图对应的第一区块图中，将第一地块分布图更新为第二地块分布图；获取第一区块图的至少一个中心区域，基于定位信息和中心区域生成调用田长端相机接口的调用信息，接收田长端响应调用信息按照预设动作采集的校验数据；将第二地块分布图和校验数据发送给监察田长端的监察端。本发明可以对各种耕地情况做一个准确的采集，及时的发现各种耕地问题并做出相应的措施，减少了耕地的破坏。

Description

适用于耕地智保的数据处理方法及装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种适用于耕地智保的数据处理方法及装置。
背景技术
最近十几年来，我国由于非农建设占用而减少的耕地约占耕地减少面积的40%左右，耕地面积的大量减少直接威胁了我国的农业发展。
目前，大多采用遥感技术来采集耕地破坏的状况，但是利用遥感技术采集数据时很容易受到天气等外界因素的影响，而且由于有些农作物外形酷似也很难直接识别出来，导致采集的数据不准确。
因此，如何使采集的耕地数据更加准确成了需要解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种适用于耕地智保的数据处理方法及装置，可以较为准确采集耕地的各种情况，对于破坏耕地的情况及时做出相应的应对措施，保护宝贵的耕地资源。
本发明实施例的第一方面，提供一种适用于耕地智保的数据处理方法，包括：
获取各地块的第一地块分布图，将所述第一地块分布图发送给监管所述地块的田长端；
获取所述田长端的定位信息，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，将所述第一地块分布图更新为第二地块分布图；
获取所述第一区块图的至少一个中心区域，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据；
将所述第二地块分布图和所述校验数据发送给监察所述田长端的监察端。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，获取所述第一区块图的至少一个中心区域，包括：
获取所述第一区块图的面积信息，根据所述面积信息和预设面积信息得到初始区域数量；
对所述初始区域数量取整处理，得到区域数量，根据所述区域数量将所述第一区块图划分为至少一个待采集区域；
确定各所述待采集区域的中心区域。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在根据所述区域数量将所述第一区块图划分为至少一个待采集区域之后，还包括：
若所述待采集区域内的作物种类数量大于1，接收用户基于所述定位信息对所述田长端的操作数据；
根据所述操作数据生成对应所述待采集区域的作物划分线；
根据所述作物划分线将原来所述待采集区域划分为对应所述作物种类数量的多个待采集区域。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，确定各所述待采集区域的中心区域，包括：
若所述待采集区域为矩形，则获取所述采集区域的对角线交点，根据所述对角线交点确定中心点；
根据所述中心点和预设半径，确定各所述待采集区域的中心区域。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，确定各所述待采集区域的中心区域，包括：
若所述待采集区域不为矩形，则生成对应所述待采集区域的外矩形框；
获取所述外矩形框的对角线交点作为初始中心点，根据所述对角线交点生成相互垂直的竖直分割线和水平分割线；
获取所述外矩形框内的空白区域，根据所述竖直分割线和水平分割线对所述空白区域进行处理，得到上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域；
根据所述上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域对所述初始中心点进行偏移，得到中心点；
根据所述中心点和预设半径，确定各所述待采集区域的中心区域。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，根据所述上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域对所述初始中心点进行偏移，得到中心点，包括：
获取所述上空白区域的上空白面积、所述下空白区域的下空白面积、所述左空白区域的左空白面积、所述右空白区域的右空白面积；根据所述上空白面积、所述下空白面积、所述左空白面积、所述右空白面积和预设面积，分别生成对应的向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数；
根据所述向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数和预设距离，分别生成对应的向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离；
基于所述向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离对所述初始中心点进行偏移，得到中心点。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离对所述初始中心点进行偏移，得到中心点，包括：
通过下列公式计算中心点，
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 2941DEST_PATH_IMAGE002
为向上偏移距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为下空白面积，
Figure 247978DEST_PATH_IMAGE004
为预设面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为向上偏移系数的 权重值，
Figure 44027DEST_PATH_IMAGE006
为预设距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为向下偏移距离，
Figure 501553DEST_PATH_IMAGE008
为上空白面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为向下偏移系数的权重 值，
Figure 893089DEST_PATH_IMAGE010
为向左偏移距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为右空白面积，
Figure 777868DEST_PATH_IMAGE012
为向左偏移系数的权重值，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为向右偏移距 离，
Figure 185847DEST_PATH_IMAGE014
为左空白面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为向右偏移系数的权重值，
Figure 961911DEST_PATH_IMAGE016
为中心点的横坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为初始中心 点的横坐标，
Figure 693106DEST_PATH_IMAGE018
为中心点的纵坐标，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为初始中心点的纵坐标。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，包括：
接收所述田长端输入的正常耕地数据；
根据所述定位信息和所述正常耕地数据，将预设耕地数据库内对应的作物图像填充至所述第一区块图中；
接收所述田长端输入的异常耕地划分线；
根据所述定位信息和所述异常耕地划分线，生成对应所述第一区块图的违规区块图，并将所述违规区块图内的像素值调整至预设像素区间；
接收所述田长端输入的违规信息，根据所述违规信息生成异常耕地数据；
将所述异常耕地数据填充至所述违规区块图中。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据，包括：
若所述定位信息在所述中心区域内，则获取所述田长端相机接口的调用信息；
响应所述调用信息，从多个预设动作中随机选的一个预设动作，并将所述预设动作发送给所述田长端显示，所述预设动作包括顺时针旋转一周或逆时针旋转一周；
接收用户控制所述田长端的相机，按照所述预设动作采集的所述校验数据。
本发明实施例的第二方面，提供一种适用于耕地智保的数据处理装置，包括：
分布模块，用于获取各地块的第一地块分布图，将所述第一地块分布图发送给监管所述地块的田长端；
填充模块，用于获取所述田长端的定位信息，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，将所述第一地块分布图更新为第二地块分布图；
校验模块，用于获取所述第一区块图的至少一个中心区域，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据；
监察模块，用于将所述第二地块分布图和所述校验数据发送给监察所述田长端的监察端。
本发明的有益效果如下：
1、本发明通过实时填充耕地的情况，并且根据校验数据对获取到的耕地数据进行校验，保证了耕地数据的准确性和真实性。通过该种方法，能够相对准确的录入各地块的耕地情况，及时的发现各种耕地问题，以便于管理人员针对各种耕地问题做出应对措施。有利于减少耕地破坏的情况的发生，保护高贵的耕地资源，提高农业的发展。
2、本发明先获取到各待采集区域的中心区域，然后使接收用户在中心区域内根据预设动作控制相机采集校验数据，以此来保证采集的数据的准确性和真实性。通过该种方法，一方面可以防止用户站在地块边缘处拍摄到其他区域的情况，能够保证接收用户在采集数据时的真实性和准确性，防止接收用户擅自篡改数据，导致耕地问题不能及时被发现的情况发生；另一方面还能更全面的采集到校验数据，避免有些区域没有采集到的情况发生。
3、本发明通过将正常耕地数据和异常耕地数据填充到需要采集数据的地块分布图，并且将异常耕地数据特别标记出来，来实时的录入各种耕地情况。通过该种方法，能够有效的避免有些耕地情况没有被录入的情况发生，并且由于是近距离采集数据，相对于遥感数据，还可以有效的减少录入的数据不准确的问题发生，提高录入的耕地数据的准确性。有利于后续对于各种耕地情况做出针对性的处理措施，减少耕地被破坏的情况发生。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种应用场景示意图；
图2是本发明实施例提供的一种适用于耕地智保的数据处理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的用于体现水平分割线和竖直分割线的示意图；
图4是本发明实施例提供的一种适用于耕地智保的装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。
应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。
取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
本发明的发明构思如下：
为了弥补现有技术中遥感技术采集耕地数据不准确的问题，本发明先通过对各地块的分布情况做一个采集，找出各地块中正常的耕地数据和异常的耕地数据，然后在各地块的中心位置划定多个指定的校验区域，通过在指定的校验区域内通过特定的校验方式来对采集的耕地数据进行校验，例如校验方式可以是接收用户在校验区域拿着手机顺时针旋转一周进行拍摄，从而保证了采集的耕地数据的准确性。
参见图1，是本发明实施例提供的一种应用场景示意图，图中，田长端和监察端都与服务器相连。其中，田长端可以有多个，例如若一个村庄有10000亩地，每个田长端监管其中100亩地的话，相应的就可以有100个田长端，田长端可以是手机等带显示屏幕的电子设备，监察端可以是电脑，如果本方案所涉及的采集区域为一个村庄的耕地数据，监测端可以是一个村的村长所持有。
参见图2，是本发明实施例提供的一种适用于耕地智保的数据处理方法的流程示意图，图2所示方法的执行主体可以是软件和/或硬件装置。本申请的执行主体可以包括但不限于以下中的至少一个：用户设备、网络设备等。其中，用户设备可以包括但不限于计算机、智能手机、个人数字助理（Personal Digital Assistant，简称：PDA）及上述提及的电子设备等。网络设备可以包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。本实施例对此不做限制。包括步骤S1至步骤S4，具体如下：
S1，获取各地块的第一地块分布图，将所述第一地块分布图发送给监管所述地块的田长端。
其中，各地块是指每个田长端所监管的耕地区域，例如上述每个田长端监管的100亩地所对应的耕地区域。第一地块分布图是指还没入填入耕地数据的地块分布图，一个第一地块分布图对应一个田长端，第一地块分布图可以由监察端发送给服务器，再由服务器发送给田长端显示。
具体的，为了能够对各地块的耕地情况进行采集，可以首先获取各地块的第一地块分布图，再根据实际耕地情况对第一地块分布图做一个填充，以此来更新各地块的实际耕地情况，由于该种方法采用的近距离采集数据，相比于遥感技术，该种方法的准确性会更高一点。
S2，获取所述田长端的定位信息，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，将所述第一地块分布图更新为第二地块分布图。
其中，正常耕地数据可以是按要求种植的作物，异常耕地数据可以是违规种植的作物或者违规占用耕地的情况，第一区块图是指第一地块分布图划分成多个区域后所对应的子区域，例如若第一地块分布图有100亩耕地的话，当这100亩耕地对应有5户农户时，可以根据每户农户所在的位置对这100亩地进行划分，生成每户农户所对应的耕地区域（即上述第一区块图），第二地块分布图是指填入耕地数据后的地块分布图。
对于第一区块图的填充可以通过步骤S21至步骤S26完成，具体如下：
S21，接收所述田长端输入的正常耕地数据。
S22，根据所述定位信息和所述正常耕地数据，将预设耕地数据库内对应的作物图像填充至所述第一区块图中。
在实际应用中，由于各第一区块图内可能同时含有正常耕地数据和异常耕地数据，所以可以先对其填入正常耕地数据，后续再进行异常耕地数据的填充。
具体的，可以先根据定位信息确定定位信息所在的第一区块图，再对该第一区块图进行正常耕地数据填充，为了更好的区分每个第一区块图种植的作物种类，可以在填充的第一区块图中显示出作物的图像来进行区分。
其中，作物的图像可以预先保存在数据库内，用户需要将数据库内的作物图像填充到第一区块图中时，服务器会自动识别当前定位信息所对应的第一区块图，将数据自动填充到对应的第一区块图中，可以结合定位信息确保数据填充的准确性。
在实际应用中，定位信息可以用小红点展示在第一地块分布图中，小红点会随着田长端的移动而移动，一方面，田长端可以以此来确定与当前位置相对应的第一区块图，另一方面，可以协助田长端查看自己的实时定位，以便于对该第一区块图的正常耕地数据进行填充。
S23，接收所述田长端输入的异常耕地划分线。
S24，根据所述定位信息和所述异常耕地划分线，生成对应所述第一区块图的违规区块图，并将所述违规区块图内的像素值调整至预设像素区间。
具体的，若定位信息所在的第一区块图内有违规现象，用户可以将定位信息对应的第一区块图内的违规现象的区域，用异常耕地划分线划分出来，形成上述的违规区块图，违规区块图所在的区域就是异常耕地数据所在的区域。
为了将违规现象和正常现象在分布图中更好的区分出来，可以将违规现象所在的违规区块图的像素值设置在预先设置好的像素值区间内，例如违规区块图的像素值可以设置为（255,255，255），以便于后续对违规现象进行标记。
需要说明的是，本方案中的异常耕地划分线是指用来协助监察端确定异常耕地数据所在的大概区域而划定的线，异常耕地划分线不一定要能够表示异常耕地数据的准确区域，只要能够表示异常耕地数据所在的大致区域即可。S25，接收所述田长端输入的违规信息，根据所述违规信息生成异常耕地数据。
S26，将所述异常耕地数据填充至所述违规区块图中。
在实际应用中，违规现象会有很多种情况，例如可以是违规种植作物，也可以是违规建造房屋等，为了区分出具体的违规情况，可以对上述的违规区块图利用违规信息进行标记后再生成异常耕地数据进行填充。
其中，违规信息可以是违规种植的作物种类，也可以是违规占用耕地的具体情况，例如可以是违规建造房屋或者违规修建鱼塘。
通过上述方式采集的耕地实际情况相比于遥感技术采集的耕地实际情况要更准确，做到了对采集区域的全方面采集，并且也能够准确的采集到不易区分的区域，例如对于外形颜色相近（具体例如绿色小麦和绿色草皮）的农作物通过遥感技术就很难对其进行区分。
在一些实施例中，可以利用田长端对上述各地块的实际耕地情况做一个采集，为了防止接收用户出现私自作假的情况，还可以通过步骤S3的方式对其采集的数据进行校验，从而使监测数据拥有较高的准确性和真实性。
S3，获取所述第一区块图的至少一个中心区域，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据。
其中，中心区域是指第一区块图的中心位置所在的区域，设置中心区域可以防止用户站在第一区块图的边缘拍摄其他区域的图片或视频，保证了数据的准确性和真实性。
由于每个第一区块图的面积都不一样，因此为了使校验数据更加准确，可以对第一区块图进行再划分，然后确定划分后的各个区域的中心区域，以此来保证数据更加准确。
调用信息是指可以调用田长端相机接口的信息，田长端的相机只有响应调用信息后才可以进行拍照操作，预设动作可以预先存储于田长端中。
在实际应用中具体的，可以通过下列步骤S31至步骤S36来对第一区块图进行划分：
S31，获取所述第一区块图的面积信息，根据所述面积信息和预设面积信息得到初始区域数量。
其中，初始区域数量是指第一区块图的面积和预设面积信息的面积相除的商。
具体的，可以首先获取第一区块图的面积大小，然后根据第一区块图和预设面积信息的商得到初始区域数量，预设面积信息可以预先根据实际情况进行设置。
S32，对所述初始区域数量取整处理，得到区域数量，根据所述区域数量将所述第一区块图划分为至少一个待采集区域。
S33，确定各所述待采集区域的中心区域。
由于每个第一区块图的面积大小都不一样，所以可以对面积较大的第一区块图进行再划分生成至少一个待采集区域，使其划分后的每个待采集区域的面积大小都大致相似，由于每个待采集区域都设置有其对应的中心区域，因此需确定每个待采集区域所对应的中心区域。
在实际应用中，由于上述初始区域数量值可能存在为小数的情况，而区域数量不可能会出现半个的情况，所以还需对初始区域数量进行取整处理。
其中，取整处理可以是向上取整处理，例如，若第一区块图的面积为13000m2,预设面积信息为3000m2，则区域数量就是13000与3000的商的向上取整数，也就是5，即将该第一区块图根据区域数量5划分为5个待采集区域，接着再确定各待采集区域的中心区域。
在实际应用中，可能会出现待采集区域中有多种作物，而在上述划定的中心区域中可能采集不到所有作物的情况，为了防止这种情况的发生，可以根据作物种类数量来对待采集区域进行一个再划分，以保证每种作物都可以被校验到，具体包括下列步骤S34至步骤S36:
S34，若所述待采集区域内的作物种类数量大于1，接收用户基于所述定位信息对所述田长端的操作数据。
S35，根据所述操作数据生成对应所述待采集区域的作物划分线。
其中，作物划分线是指每个作物区域的划分线，根据作物划分线可以将待采集区域中不同作物所在的区域都划分出来，可以针对不同的作物都做到一个准确的校验。
在一些实施例中，作物划分线可以由田长持有田长端进行划分，划分出每个作物的大致区域即可，不需要对每个作物的区域进行一个精准划分。
S36，根据所述作物划分线将原来所述待采集区域划分为对应所述作物种类数量的多个待采集区域。
具体的，当定位信息所在的待采集区域有多种作物时，用户可以对待采集区域进行再划分生成对应多种作物的多个待采集区域。通过上述方式获得多个待采集区域后，便可以通过下述步骤S37至步骤S313确定各待采集区域的中心区域。
在实际应用中S37，若所述待采集区域为矩形，则获取所述采集区域的对角线交点，根据所述对角线交点确定中心点。
S38，根据所述中心点和预设半径，确定各所述待采集区域的中心区域。
具体的，若获取到的待采集区域形状为矩形，就可以根据矩形的中心点为对角线的交点来找出待采集区域的中心点，然后根据找到的中心点和预设半径画圆来确定待采集区域的中心区域。
在实际应用中，预设半径可以为1m，通过以中心点为圆心，根据预设半径来做一个半径为1m的圆，以此来作为待采集区域的中心区域。
S39，若所述待采集区域不为矩形，则生成对应所述待采集区域的外矩形框。
在实际应用中，由于耕地的形状是不确定的，所以对其划分后的待采集区域的形状也是不确定的，为了找出每个待采集区域的中心区域，可以对形状不为矩形的待采集区域建立一个外矩形框，通过外矩形框的对角线交点找出外矩形框的中心点，再通过对外矩形框的中心点位置进行偏移得到待采集区域的中心点。
S310，获取所述外矩形框的对角线交点作为初始中心点，根据所述对角线交点生成相互垂直的竖直分割线和水平分割线。
S311，获取所述外矩形框内的空白区域，根据所述竖直分割线和水平分割线对所述空白区域进行处理，得到上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域。
由于空白区域的面积会对待采集区域的中心点位置造成影响，所以为了更好的对初始中心点的位置进行偏移得到待采集区域的中心点，可以通过外矩形框内的空白区域对其进行偏移。
由于每个待采集区域的形状和大小都不一样，所以在获取到待采集区域的外矩形框后，外矩形框内得到的空白区域也会不一样。
为了获取到外矩形内各部分的空白面积，可以根据外矩形框的中心点（即上述初始中心点）生成相互垂直的竖直分割线和水平分割线将外矩形框划分为上下左右四个区域（即上述上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域）。
参见图3，图中阴影部分是指待采集区域，空白部分是指空白区域，上空白区域是指水平分割线以上的全部空白区域，下空白区域是指水平分割线以下的全部空白区域，左空白区域是指竖直分割线以左的全部空白区域，右空白区域是指竖直分割线以右的全部空白区域。
S312，根据所述上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域对所述初始中心点进行偏移，得到中心点。
为了得到待采集区域的中心点，可以对初始中心点进行偏移，具体如下：
获取所述上空白区域的上空白面积、所述下空白区域的下空白面积、所述左空白区域的左空白面积、所述右空白区域的右空白面积；根据所述上空白面积、所述下空白面积、所述左空白面积、所述右空白面积和预设面积，分别生成对应的向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数。
由于空白区域的面积会对待采集区域的中心点位置造成影响，空白区域越大，相应的待采集区域就会越小，初始中心点就有可能落在空白区域或者靠近空白区域的位置，为了使经过偏移后的初始中心点能够落在待采集区域的中心位置，可以利用空白区域对其调整。
具体的，当上空白面积越大时，就可以将初始中心点相应的向下移动较大距离，使其更靠近待采集区域的中心位置，离空白区域更远一些，相应的当下空白面积越大时，就可以将初始中心点向上移动较大距离，当左空白面积越大时，就可以将初始中心点相应的向右移动较大距离，当右空白面积越大时，就可以将初始中心点向左相应的移动较大距离。
其中，预设面积可以根据实际情况预先进行设置， 根据上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域与预设面积的比值就可以分别得到上述向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数。
根据所述向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数和预设距离，分别生成对应的向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离。
其中，预设距离和预设面积是相对应设置的，例如预设面积如果是300m2的话，相应的预设距离可以设置为3m,预设距离和预设面积可以根据实际情况相应进行设置。
得到向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离后就可以对初始中心点进行相应的移动来得到待采集区域的中心点。
基于所述向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离对所述初始中心点进行偏移，得到中心点。
通过下列公式计算中心点，
Figure 702782DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 316166DEST_PATH_IMAGE002
为向上偏移距离，
Figure 522019DEST_PATH_IMAGE003
为下空白面积，
Figure 888147DEST_PATH_IMAGE004
为预设面积，
Figure 114729DEST_PATH_IMAGE005
为向上偏移系数的 权重值，
Figure 825196DEST_PATH_IMAGE006
为预设距离，
Figure 710107DEST_PATH_IMAGE007
为向下偏移距离，
Figure 822419DEST_PATH_IMAGE008
为上空白面积，
Figure 751061DEST_PATH_IMAGE009
为向下偏移系数的权重 值，
Figure 525988DEST_PATH_IMAGE010
为向左偏移距离，
Figure 73644DEST_PATH_IMAGE011
为右空白面积，
Figure 430676DEST_PATH_IMAGE012
为向左偏移系数的权重值，
Figure 749793DEST_PATH_IMAGE013
为向右偏移距 离，
Figure 169273DEST_PATH_IMAGE014
为左空白面积，
Figure 645254DEST_PATH_IMAGE015
为向右偏移系数的权重值，
Figure 732158DEST_PATH_IMAGE016
为中心点的横坐标，
Figure 720712DEST_PATH_IMAGE017
为初始中心 点的横坐标，
Figure 752122DEST_PATH_IMAGE018
为中心点的纵坐标，
Figure 907160DEST_PATH_IMAGE019
为初始中心点的纵坐标。
从上述公式中可以看出，向上偏移距离
Figure 723937DEST_PATH_IMAGE002
与下空白面积
Figure 306228DEST_PATH_IMAGE003
、向下偏移距离
Figure 824934DEST_PATH_IMAGE007
与上 空白面积
Figure 95247DEST_PATH_IMAGE008
、向左偏移距离
Figure 891165DEST_PATH_IMAGE010
与右空白面积
Figure 768991DEST_PATH_IMAGE011
、向右偏移距离
Figure 728988DEST_PATH_IMAGE013
与左空白面积
Figure 225828DEST_PATH_IMAGE014
都是成 正比关系的，当偏移距离对应的空白面积越大时，偏移距离就会越大，这是为了让移动后的 初始中心点更加靠近待采集区域的中心点而设置的。
在计算出初始中心点的向上偏移距离
Figure 266466DEST_PATH_IMAGE002
、向下偏移距离
Figure 659401DEST_PATH_IMAGE007
、向左偏移距离
Figure 667546DEST_PATH_IMAGE010
以及向 右偏移距离
Figure 30394DEST_PATH_IMAGE013
后就可以相应的对初始中心点的横纵坐标进行移动，从而得到中心点的横纵 坐标，通过中心点的横纵坐标就可以得出中心点的具体位置。
S313，根据所述中心点和预设半径，确定各所述待采集区域的中心区域。
得到中心点的具体位置后，就可以以中心点为圆心，根据预设半径画圆来确定待采集区域的中心区域。其中，预设半径可以根据实际情况预先进行设置，例如预设半径可以设置为1m。
通过上述方式获得各待采集区域的中心位置后，就可以根据定位信息和中心区域来采集校验所需要的数据，包括步骤S314至步骤S316，具体如下：
S314，若所述定位信息在所述中心区域内，则获取所述田长端相机接口的调用信息。
S315，响应所述调用信息，从多个预设动作中随机选的一个预设动作，并将所述预设动作发送给所述田长端显示，所述预设动作包括顺时针旋转一周或逆时针旋转一周。
S316，接收用户控制所述田长端的相机，按照所述预设动作采集的所述校验数据。
为了保证采集的数据的准确性，可以设置为当定位信息出现在中心区域内的时候再启动田长端相机的调用信息，然后让接收用户根据预设动作采集校验数据，防止接收用户对校验数据进行篡改。
在实际应用中，为了使采集的数据更加全面，上述预设动作可以包括顺时针旋转一周或者逆时针旋转一周。在接收用户根据预设动作采集校验数据时，也可以对接收用户的声音做一个采集，例如朗读预设文字等，确保接收用户采集校验数据的真实性。
通过上述方式获取校验数据，可以保证采集的校验数据的真实性和准确性，并且可以采集到较全面的一个校验数据，有利于后续的数据校验，防止接收用户在采集数据时对采集的数据进行篡改。
S4，将所述第二地块分布图和所述校验数据发送给监察所述田长端的监察端。
具体的，在采集到耕地的实际情况和校验数据后，就可以将上述第二地块分布图和校验数据发生给监察田长端的监察端。监察端可以由村长进行控制，村长可以通过采集的数据和校验数据来了解本村的各种耕地情况，然后根据各种耕地情况做出相应的应对措施。
通过上述方法可以及时的掌握到耕地的实际情况，以便于对各种耕地问题做到一个及时的解决，有利于耕地资源的保护。
参见图4，是本发明实施例提供的一种适用于耕地智保的装置的结构示意图，该适用于耕地智保的装置包括：
分布模块，用于获取各地块的第一地块分布图，将所述第一地块分布图发送给监管所述地块的田长端。
填充模块，用于获取所述田长端的定位信息，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，将所述第一地块分布图更新为第二地块分布图。
校验模块，用于获取所述第一区块图的至少一个中心区域，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据。
监察模块，用于将所述第二地块分布图和所述校验数据发送给监察所述田长端的监察端。
图4所示实施例的装置对应地可用于执行图2所示方法实施例中的步骤，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
参见图5是本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图，该电子设备50包括：处理器51、存储器52和计算机程序；其中：
存储器52，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器51，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器52既可以是独立的，也可以跟处理器51集成在一起。
当所述存储器52是独立于处理器51之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线53，用于连接所述存储器52和处理器51。
本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种适用于耕地智保的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取各地块的第一地块分布图，将所述第一地块分布图发送给监管所述地块的田长端；
获取所述田长端的定位信息，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，将所述第一地块分布图更新为第二地块分布图；
获取所述第一区块图的至少一个中心区域，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据；
将所述第二地块分布图和所述校验数据发送给监察所述田长端的监察端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一区块图的至少一个中心区域，包括：
获取所述第一区块图的面积信息，根据所述面积信息和预设面积信息得到初始区域数量；
对所述初始区域数量取整处理，得到区域数量，根据所述区域数量将所述第一区块图划分为至少一个待采集区域；
确定各所述待采集区域的中心区域。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述区域数量将所述第一区块图划分为至少一个待采集区域之后，还包括：
若所述待采集区域内的作物种类数量大于1，接收用户基于所述定位信息对所述田长端的操作数据；
根据所述操作数据生成对应所述待采集区域的作物划分线；
根据所述作物划分线将原来所述待采集区域划分为对应所述作物种类数量的多个待采集区域。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定各所述待采集区域的中心区域，包括：
若所述待采集区域为矩形，则获取所述采集区域的对角线交点，根据所述对角线交点确定中心点；
根据所述中心点和预设半径，确定各所述待采集区域的中心区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，确定各所述待采集区域的中心区域，包括：
若所述待采集区域不为矩形，则生成对应所述待采集区域的外矩形框；
获取所述外矩形框的对角线交点作为初始中心点，根据所述对角线交点生成相互垂直的竖直分割线和水平分割线；
获取所述外矩形框内的空白区域，根据所述竖直分割线和水平分割线对所述空白区域进行处理，得到上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域；
根据所述上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域对所述初始中心点进行偏移，得到中心点；
根据所述中心点和预设半径，确定各所述待采集区域的中心区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述上空白区域、下空白区域、左空白区域和右空白区域对所述初始中心点进行偏移，得到中心点，包括：
获取所述上空白区域的上空白面积、所述下空白区域的下空白面积、所述左空白区域的左空白面积、所述右空白区域的右空白面积；根据所述上空白面积、所述下空白面积、所述左空白面积、所述右空白面积和预设面积，分别生成对应的向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数；
根据所述向下偏移系数、向上偏移系数、向右偏移系数和向左偏移系数和预设距离，分别生成对应的向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离；
基于所述向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离对所述初始中心点进行偏移，得到中心点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述向下偏移距离、向上偏移距离、向右偏移距离和向左偏移距离对所述初始中心点进行偏移，得到中心点，包括：
通过下列公式计算中心点，
Figure 3353DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 513969DEST_PATH_IMAGE004
为向上偏移距离，
Figure 356023DEST_PATH_IMAGE006
为下空白面积，
Figure 547970DEST_PATH_IMAGE008
为预设面积，
Figure 923194DEST_PATH_IMAGE010
为向上偏移系数的权重值，
Figure 807974DEST_PATH_IMAGE012
为预设距离，
Figure 402903DEST_PATH_IMAGE014
为向下偏移距离，
Figure 664120DEST_PATH_IMAGE016
为上空白面积，
Figure 896781DEST_PATH_IMAGE018
为向下偏移系数的权重值，
Figure 952461DEST_PATH_IMAGE020
为向左偏移距离，
Figure 972370DEST_PATH_IMAGE022
为右空白面积，
Figure 37278DEST_PATH_IMAGE024
为向左偏移系数的权重值，
Figure 826242DEST_PATH_IMAGE026
为向右偏移距离，
Figure 285780DEST_PATH_IMAGE028
为左空白面积，
Figure 589723DEST_PATH_IMAGE030
为向右偏移系数的权重值，
Figure 192742DEST_PATH_IMAGE032
为中心点的横坐标，
Figure 101793DEST_PATH_IMAGE034
为初始中心点的横坐标，
Figure 499276DEST_PATH_IMAGE036
为中心点的纵坐标，
Figure 57558DEST_PATH_IMAGE038
为初始中心点的纵坐标。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，包括：
接收所述田长端输入的正常耕地数据；
根据所述定位信息和所述正常耕地数据，将预设耕地数据库内对应的作物图像填充至所述第一区块图中；
接收所述田长端输入的异常耕地划分线；
根据所述定位信息和所述异常耕地划分线，生成对应所述第一区块图的违规区块图，并将所述违规区块图内的像素值调整至预设像素区间；
接收所述田长端输入的违规信息，根据所述违规信息生成异常耕地数据；
将所述异常耕地数据填充至所述违规区块图中。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据，包括：
若所述定位信息在所述中心区域内，则获取所述田长端相机接口的调用信息；
响应所述调用信息，从多个预设动作中随机选的一个预设动作，并将所述预设动作发送给所述田长端显示，所述预设动作包括顺时针旋转一周或逆时针旋转一周；
接收用户控制所述田长端的相机，按照所述预设动作采集的所述校验数据。
10.一种适用于耕地智保的数据处理装置，其特征在于，包括：
分布模块，用于获取各地块的第一地块分布图，将所述第一地块分布图发送给监管所述地块的田长端；
填充模块，用于获取所述田长端的定位信息，基于所述定位信息将所述田长端采集的正常耕地数据和异常耕地数据填充至所述第一地块分布图对应的第一区块图中，将所述第一地块分布图更新为第二地块分布图；
校验模块，用于获取所述第一区块图的至少一个中心区域，基于所述定位信息和所述中心区域生成调用所述田长端相机接口的调用信息，接收所述田长端响应所述调用信息按照预设动作采集的校验数据；
监察模块，用于将所述第二地块分布图和所述校验数据发送给监察所述田长端的监察端。
CN202210888458.XA 2022-07-27 2022-07-27 适用于耕地智保的数据处理方法及装置 Pending CN115271435A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210888458.XA CN115271435A (zh) 2022-07-27 2022-07-27 适用于耕地智保的数据处理方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210888458.XA CN115271435A (zh) 2022-07-27 2022-07-27 适用于耕地智保的数据处理方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115271435A true CN115271435A (zh) 2022-11-01

Family

ID=83768914

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210888458.XA Pending CN115271435A (zh) 2022-07-27 2022-07-27 适用于耕地智保的数据处理方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115271435A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116309625A (zh) * 2022-11-11 2023-06-23 句容市乡土树种研究所 适用于智慧农业的数据处理方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116309625A (zh) * 2022-11-11 2023-06-23 句容市乡土树种研究所 适用于智慧农业的数据处理方法
CN116309625B (zh) * 2022-11-11 2024-01-30 句容市乡土树种研究所有限公司 适用于智慧农业的数据处理方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108830221A (zh) 图像的目标对象分割及训练方法和装置、设备、介质、产品
CN115660429B (zh) 适用于水泥智能制造的数据处理方法及装置
CN107636653A (zh) 图像信息处理系统
CN110458032A (zh) 荔枝生长状况全程监控方法、系统、云服务器及存储介质
Parra et al. Edge detection for weed recognition in lawns
CN110415555A (zh) 一种基于深度学习的有效划线车位识别方法和系统
CN109741446B (zh) 一种三维数字地球动态生成精细海岸地形的方法
CN115271435A (zh) 适用于耕地智保的数据处理方法及装置
CN112102409A (zh) 目标检测方法、装置、设备及存储介质
CN114239756B (zh) 一种虫害检测方法及系统
JP5904044B2 (ja) 農作物の状態変化日特定方法、装置及びプログラム
CN111192239A (zh) 遥感影像变化区域检测方法、装置、存储介质及电子设备
CN114666473A (zh) 耕地保护用视频监控方法、系统、终端及存储介质
CN108021948A (zh) 一种病虫害的巡检方法及装置
CN115457408A (zh) 一种土地监测方法、装置、电子设备及介质
CN114511611A (zh) 一种基于图像识别的货堆统计方法及装置
CN115100732A (zh) 钓鱼检测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114220119B (zh) 人体姿态检测方法、终端设备及计算机可读存储介质
McCarthy et al. Automated variety trial plot growth and flowering detection for maize and soybean using machine vision
CN115225870B (zh) 基于数据处理的耕地智保远程监控方法及监控系统
CN110309340A (zh) 农作物生长异常状况的预警方法及预警装置
CN110766938A (zh) 路网拓扑结构的构建方法、装置、计算机设备及存储介质
CN105045582A (zh) 一种基于手机拍照行为的事件定位方法
CN114723792A (zh) 地块信息更新方法、装置、电子设备及存储介质
CN113344001A (zh) 一种生物体估重方法、装置、设备及存储介质

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