CN116320321A - 农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；将所述压缩视频数据发送至云服务器。本发明可以降低农业信息传输的通信成本。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在智慧农业管理中，经常在农田周围设置摄像头，采集农田的实际图像，使得管理人员可以在室内观察农田内的情况，例如是否有人员或动物进入、气候情况、作物生长状态等。但是目前这种监控图像传输的方式为了避免漏掉重要信息，往往都是全天不间断地进行图像采集和传输，而在大规模农业中，农田面积非常大，这就需要大量的图像采集和传输设备不间断地进行数据采集和传输，造成很大的通信成本。
发明内容
本发明提供一种农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中农业图像信息传输过程中通信成本高的缺陷，实现低成本的农业信息传输。
本发明提供一种农业信息传输方法，包括：
接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
将所述压缩视频数据发送至云服务器。
根据本发明提供的一种农业信息传输方法，所述事件帧包括第一事件帧和第二事件帧；所述对所述农田视频提取事件帧，包括：
将所述农田视频输入至目标检测模型，获取所述目标检测模型输出的所述农田视频的每个帧中的运动目标检测结果，所述运动目标检测结果反映所述农田视频的帧中运动目标的存在情况；
当目标帧存在运动目标检测结果时，将所述目标帧作为所述目标帧对应的第一事件帧；
当所述目标帧中不存在运动目标检测结果时，确定所述目标帧对应的目标视频段，所述目标视频段中包括所述目标帧的前一个存在运动目标检测结果的帧和后一个存在运动目标检测结果的帧之间的所有帧；
当所述目标视频段中的视频帧达到预设数量时，将所述目标视频段输入至已训练的关键帧提取模型中，获取所述关键帧提取模型输出的关键帧，将所述关键帧作为所述目标视频段对应的第二事件帧。
根据本发明提供的一种农业信息传输方法，所述基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据，包括：
生成视频压缩说明信息，所述视频压缩说明信息中包括每个存在对应的所述第二事件帧的所述目标视频段中所述第二事件帧的帧序号、以及每个所述目标视频段中的帧总数；
在所述农田视频中，保留所述第一事件帧、以及每个所述目标视频段中的首帧、最后一个帧和所述第二事件帧，删除其余视频帧，得到处理视频；
对所述处理视频进行压缩编码，得到编码视频；
将所述编码视频和所述视频压缩说明信息组合，得到所述压缩视频数据。
根据本发明提供的一种农业信息传输方法，所述已部署的传感器的部署位置基于如下步骤确定：
获取目标农田的占地情况图像，所述占地情况图像反映所述目标农田的尺寸；
采用遗传算法确定适应度最高的最优粒子，基于所述最优粒子对应的传感器部署方案确定所述目标农田中的传感器的部署位置；
其中，所述遗传算法中每个粒子对应一种传感器部署方案，每个传感器部署方案中包括部署在所述目标农田中的传感器的个数以及部署位置；
所述遗传算法中粒子对应的适应度值基于所述目标农田的尺寸、以及粒子对应的传感器部署方案确定。
根据本发明提供的一种农业信息传输方法，所述遗传算法中粒子对应的适应度值基于如下方式确定：
基于目标粒子对应的目标传感器部署方案和所述目标农田的尺寸，确定所述目标传感器部署方案中传感器的作用覆盖范围；
获取所述作用覆盖范围的总面积与所述目标农田的面积的比值，对所述比值，以及所述目标传感器部署方案中的传感器成本值进行加权求和，得到所述目标粒子对应的适应度值；
其中，所述比值的第一权重为正数，所述传感器成本值的第二权重为负数。
根据本发明提供的一种农业信息传输方法，所述将所述压缩视频数据发送至云服务器之后，所述方法还包括：
将所述农田视频保存在本地，直至所述农田视频保存在本地的时长大于预设时长，或者，响应于第一请求将所述农田视频发送至所述云服务器。
根据本发明提供的一种农业信息传输方法，所述获取所述传感器数据中的异常数据，包括：
对所述传感器数据进行聚类处理；
基于聚类结果中的离群数据确定所述异常数据。
本发明还提供一种农业信息传输装置，包括：
异常数据确定模块，用于接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
图像采集控制模块，用于基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
图像处理模块，用于对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
发送模块，用于将所述压缩视频数据发送至云服务器。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述农业信息传输方法。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述农业信息传输方法。
本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述农业信息传输方法。
本发明提供的农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质，通过在农田中部署能耗更低的传感器采集数据，在传感器采集到异常数据时，才启动能耗更高的图像采集设备采集农田视频，并对采集到的农田视频进行压缩后，才发送至云服务器，降低了数据传输量，从而实现降低在农田图像信息传输的通信成本的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的农业信息传输方法的流程示意图；
图2是本发明提供的农业信息传输装置的结构示意图；
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
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，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
发明人发现，在现有技术中，采用全天候不间断视频监控图像采集并传输的方式进行农田内信息的采集传输，不仅需要部署大量的图像采集设备进行长时间图像拍摄采集，能耗大，还需要进行大量图像数据的传输，通信成本也很高。
为了解决上述的至少一个问题，本发明提供一种农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质。通过在农田中部署能耗更低的传感器采集数据，在传感器采集到异常数据时，才启动能耗更高的图像采集设备采集农田视频，并对采集到的农田视频进行压缩后，才发送至云服务器，降低了数据传输量，从而实现降低在农田图像信息传输的通信成本的效果。
下面结合图1描述本发明提供的农业信息传输方法，如图1所示，本发明提供的农业信息传输方法包括步骤：
S110、接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
S120、基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致。
本发明提供的方法，可以由一种电子设备执行，所述电子设备可以是设置在农田附近的物联网设备，所述物联网设备可以实现对农田中的图像采集设备进行控制，接收农田中的传感器、图像采集设备发送的数据，对农田中采集的图像数据进行处理并发送至云服务器，使得云服务器能够响应于其他终端，例如农田管理人员的手机、电脑等发送的指令，将图像数据传输给其他设备。本发明提供的方法中，并不采用现有技术中对农田采集图像信息过程中，通过图像采集设备全天候获取监控图像的方式，而是在农田各区域中部署传感器，传感器采集农田中的数据，例如声音、温度、湿度、振动、光辐射、红外反射信号等数据，传感器的能耗相对于图像采集设备的能耗是很低的。本发明提供的方法中，只有在传感器采集到异常数据时，才控制对应的图像采集设备开始采集视频，有效降低由于大量图像采集设备长时间不间断采集视频带来的能耗。
所述获取所述传感器数据中的异常数据，包括：
对所述传感器数据进行聚类处理；
基于聚类结果中的离群数据确定所述异常数据。
具体地，可以对所述传感器数据进行降噪后，采用无监督聚类的方式进行聚类处理，基于聚类结果中的离群数据，识别是否存在异常数据。
所述目标传感器和所述目标图像采集设备的对应关系预先设置，可以基于所述目标传感器的作用范围和所述目标图像采集设备对应的图像采集范围建立所述目标传感器和所述目标图像采集设备的对应关系，一个传感器可以对应有多个图像采集设备。
所述已部署的传感器的部署位置基于如下步骤确定：
获取目标农田的占地情况图像，所述占地情况图像反映所述目标农田的尺寸；
采用遗传算法确定适应度最高的最优粒子，基于所述最优粒子对应的传感器部署方案确定所述目标农田中的传感器的部署位置；
其中，所述遗传算法中每个粒子对应一种传感器部署方案，每个传感器部署方案中包括部署在所述目标农田中的传感器的个数以及部署位置，所述遗传算法中粒子对应的适应度值基于所述目标农田的形状和尺寸、以及粒子对应的传感器部署方案确定。
本发明提供的方法中，采用遗传算法，例如非支配排序遗传算法（NSGA）来进行农田中的传感器的部署方案的优化，以查找到最优的部署方案，基于查找到的最优的部署方案对农田中的传感器进行部署。遗传算法中将每个方案看做一个粒子，对粒子进行变异等处理，计算粒子对应的方案的适应度值，最终在已生成的粒子中查找到适应度值最高的粒子作为最优方案。
具体地，本发明提供的方法中，所述遗传算法中粒子对应的适应度值基于如下步骤确定：
基于目标粒子对应的目标传感器部署方案和所述目标农田的尺寸，确定所述目标传感器部署方案中传感器的作用覆盖范围；
获取所述作用覆盖范围的总面积与所述目标农田的面积的比值，对所述比值，以及所述目标传感器部署方案中的传感器成本值进行加权求和，得到所述目标粒子对应的适应度值；
其中，所述比值的第一权重为正数，所述传感器成本值的第二权重为负数。
进一步地，为了使得所述遗传算法的最终优化结果能够真正反映传感器的作用效果，在本发明中，根据所述作用覆盖范围的不同情况，设置不同的所述第一权重。
具体地，所述第一权重设置有三个值，第一值、第二值和第三值，所述第一值大于所述第二值，所述第二值大于所述第三值，当所述作用覆盖范围全部覆盖所述目标农田时，所述第一权重为第一值。当所述作用覆盖范围没有全部覆盖所述目标农田，且所述目标农田中未覆盖的部分均与所述目标农田的中心部分没有重叠时，所述第一权重为所述第三值，否则所述第一权重为所述第二值。所述目标农田的中心部分基于所述目标农田的尺寸确定，所述目标农田的中心区域的面积占所述目标农田总面积的比例为预设比例，所述目标农田的中心区域的边缘到所述目标农田的边缘的距离大于预设距离。
由于异常事件（例如人或动物闯入、暴雨或暴雪）基本上不会只发生在农田的中心区域，而不发生在农田的边缘区域，因此，在本实施例提供的方法中，对于传感器未覆盖到的区域进行区分，未覆盖到农田的边缘区域和未覆盖到农田的中心区域，二者对适应度值的贡献不同。这样可以有效区分不同的传感器方案的优劣性。
再次参阅图1，本发明提供的农业信息传输方法，还包括步骤：
S130、对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
S140、将所述压缩视频数据发送至云服务器。
所述目标图像采集设备采集的所述农田视频，相对于农田中所有时段采集的视频，已经降低了很多数据量。而在本发明提供的方法中，对于所述农田视频，进一步提取事件帧，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据，将所述压缩视频数据发送至云服务器，这样可以进一步降低农业信息传输过程中的数据传输量，降低通信成本。
具体地，所述事件帧包括第一事件帧和第二事件帧；所述对所述农田视频提取事件帧，包括：
将所述农田视频输入至目标检测模型，获取所述目标检测模型输出的所述农田视频的每个帧中的运动目标检测结果，所述运动目标检测结果反映所述农田视频的帧中运动目标的存在情况；
当目标帧存在运动目标检测结果时，将所述目标帧作为所述目标帧对应的第一事件帧；
当所述目标帧中不存在运动目标检测结果时，确定所述目标帧对应的目标视频段，所述目标视频段中包括所述目标帧的前一个存在运动目标检测结果的帧和后一个存在运动目标检测结果的帧之间的所有帧；
当所述目标视频段中的视频帧达到预设数量时，将目标视频段输入至已训练的关键帧提取模型中，获取所述关键帧提取模型输出的关键帧，将所述关键帧作为所述目标视频段对应的第二事件帧。
所述基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据，包括：
生成视频压缩说明信息，所述视频压缩说明信息中包括每个存在对应的所述第二事件帧的所述目标视频段中所述第二事件帧的帧序号、以及每个所述目标视频段中的帧总数；
在所述农田视频中，保留所述第一事件帧、以及每个所述目标视频段中的首帧、最后一个帧和所述第二事件帧，删除其余视频帧，得到处理视频；
对所述处理时候进行压缩编码，得到编码视频；
将所述编码视频和所述视频压缩说明信息组合，得到所述压缩视频数据。
发明人通过观察和经验总结发现，在农田中发生的需要传输对应的信息的事件，一般包括两种：人或动物闯入、气象事件（例如下雨、下雪等）。因此，对于人或动物的闯入，在本发明提供的方法中，采用目标检测模型来实现目标检测，并保留事件信息。具体地，当所述农田视频输入至目标检测模型，获取所述目标检测模型输出的所述农田视频中每个帧中的运动目标检测结果，所述目标检测模型可以采用现有的已训练的检测运动目标的模型实现。
对于所述农田视频中的目标帧，当所述目标帧存在运动目标检测结果时，那么说明农田中很可能发生了人或动物的闯入，这个过程应当全程被记录传输，因此，当所述目标帧存在运动目标检测结果时，将所述目标帧对应的第一事件帧。
当所述目标帧不存在运动目标检测结果，即没有目标进入的情况下，就需要确定如何尽可能地降低气候信息传输的通信成本。
本发明中，对于不存在运动目标检测结果的所述目标帧，确定其对应的目标视频段。所述目标视频段中仅包括所述农田视频中所述目标帧的前一个存在运动目标检测结果的帧和后一个存在运动目标检测结果的帧之间的所有帧，即，所述目标视频段中的所有视频帧均满足条件：不存在运动目标检测结果且是连续的视频帧，并且所述目标视频段中包括所述目标帧。
当所述目标视频段中的视频帧达到预设数量时，将所述目标视频段输入至已训练的关键帧提取模型中，以通过所述关键帧提取模型提取所述目标视频段中的关键帧，输入至所述关键帧提取模型的所述目标视频段必须要达到所述预设数量是为了所述关键帧提取模型能够基于足够多的视频帧前后文信息来确定关键帧，保证关键帧提取的准确性。
所述关键帧提取模型是基于多组第一训练数据和多组第二训练数据训练得到的，每组所述第一训练数据包括第一样本视频，以及所述第一样本视频对应的关键帧标签，每组所述第二训练数据包括第二样本视频，以及所述第二样本视频对应的关键帧标签，所述第一训练数据来自第一数据库，所述第二训练数据来自第二数据库，所述第一数据库为通用视频数据库，所述第二数据库为农田视频数据库，所述第一训练数据的组数大于所述第二训练数据的组数。由于各个领域对于关键帧的判断基准可能不同，本发明提供的方法中，可以获取已采用现有的所述通用视频数据库进行训练得到的关键帧提取模型，所述通用视频数据库对应的领域可以是农业领域，也可以不是，在已有的关键帧提取模型基础上采用农田视频数据库进行微调，提升所述关键帧提取模型的训练效率。
由于气候事件并不是仅仅在极短时间内发生的事件，而是持续发生的事件，因此，并不需要将每帧都进行传输，因为相邻的帧的内容差异不大。
关键帧是反映视频中的主要信息的帧，通过所述关键帧提取模型得到所述关键帧之后，将所述关键帧作为所述目标视频段对应的第二事件帧，在传输时，保留所述目标视频段中的首帧和最后一个帧，以及所述目标视频段中的第二事件帧，也可以保证能够传输足够多的信息，使得重要信息均被传输。
当所述目标视频段中的视频帧未达到预设数量时，说明相邻的两个存在运动目标检测结果的两个帧之间的间隔很短，那么实际上存在运动目标检测结果的两个帧中的信息实际上可以一定程度的反映所述目标视频段中农田中的情况。因此在保留了每个所述第一事件帧的前提下，保留未达到预设数量的目标视频段中的前一个帧和最后一个帧，可以提供足够多的信息。
将所述压缩视频数据发送至云服务器后，所述云服务器可以基于所述压缩视频数据进行视频重建，得到重建视频，所述云服务器接收到来自用户终端的视频查看请求后，将所述重建视频发送至用户终端。
具体地，为了使得视频观看效果流程，所述云服务器基于所述压缩视频数据进行视频重建，得到重建视频的过程包括：
所述云服务器对所述编码视频进行解码，得到所述处理视频；
当目标视频段中存在所述第二事件帧时，所述云服务器基于所述目标视频段中的首帧、所述第二事件帧和最后一帧进行插帧处理，得到所述目标视频段中其余各个帧的生成时刻对应的重建帧，当所述目标视频段中不存在所述第二事件帧时，所述云服务器基于所述目标视频段中的首帧和最后一帧进行插帧处理，得到所述目标视频段中其余各个帧的生成时刻对应的重建帧，将重建帧加入至所述处理视频，得到所述重建视频。
具体地，将所述压缩视频数据发送至所述云服务器之后，本发明提供的方法还包括步骤：将所述农田视频保存在本地，直至所述农田视频保存在本地的时长大于预设时长，或者，响应于第一请求将所述农田视频发送至所述云服务器。
虽然所述压缩视频数据能够实现在降低通信成本的前提下传输足够多的信息，但是为了应对特殊事件，需要对所述农田视频进行逐帧分析的情况，本发明提供的方法中，对所述农田视频进行处理，得到所述压缩视频数据后，并不立即删除所述农田视频，而是将所述农田视频保存在本地一段时间，当所述农田视频保存在本地的时长达到预设时长后，可以删除所述农田视频，或者，当所述云服务器发送第一请求时，将所述农田视频发送至所述云服务器后再删除所述农田视频，所述第一请求可以是所述云服务器基于接收到的用于请求获取原始视频的第二请求发出的。
下面对本发明提供的农业信息传输装置进行描述，下文描述的农业信息传输装置与上文描述的农业信息传输方法可相互对应参照。如图2所示，所述农业信息传输装置包括：异常数据确定模块210、图像采集控制模块220、图像处理模块230、以及发送模块240。
所述异常数据确定模块210用于接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
所述图像采集控制模块220用于基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
所述图像处理模块230用于对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
所述发送模块240用于将所述压缩视频数据发送至云服务器。
图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行农业信息传输方法，该方法包括：接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
将所述压缩视频数据发送至云服务器。
此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的农业信息传输方法，该方法包括：接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
将所述压缩视频数据发送至云服务器。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的农业信息传输方法，该方法包括：接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
将所述压缩视频数据发送至云服务器。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上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精神和范围。
Claims (10)
1.一种农业信息传输方法，其特征在于，包括：
接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
将所述压缩视频数据发送至云服务器。
2.根据权利要求1所述的农业信息传输方法，其特征在于，所述事件帧包括第一事件帧和第二事件帧；所述对所述农田视频提取事件帧，包括：
将所述农田视频输入至目标检测模型，获取所述目标检测模型输出的所述农田视频的每个帧中的运动目标检测结果，所述运动目标检测结果反映所述农田视频的帧中运动目标的存在情况；
当目标帧存在运动目标检测结果时，将所述目标帧作为所述目标帧对应的第一事件帧；
当所述目标帧中不存在运动目标检测结果时，确定所述目标帧对应的目标视频段，所述目标视频段中包括所述目标帧的前一个存在运动目标检测结果的帧和后一个存在运动目标检测结果的帧之间的所有帧；
当所述目标视频段中的视频帧达到预设数量时，将所述目标视频段输入至已训练的关键帧提取模型中，获取所述关键帧提取模型输出的关键帧，将所述关键帧作为所述目标视频段对应的第二事件帧。
3.根据权利要求2所述的农业信息传输方法，其特征在于，所述基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据，包括：
生成视频压缩说明信息，所述视频压缩说明信息中包括每个存在对应的所述第二事件帧的所述目标视频段中所述第二事件帧的帧序号、以及每个所述目标视频段中的帧总数；
在所述农田视频中，保留所述第一事件帧、以及每个所述目标视频段中的首帧、最后一个帧和所述第二事件帧，删除其余视频帧，得到处理视频；
对所述处理视频进行压缩编码，得到编码视频；
将所述编码视频和所述视频压缩说明信息组合，得到所述压缩视频数据。
4.根据权利要求1所述的农业信息传输方法，其特征在于，所述已部署的传感器的部署位置基于如下步骤确定：
获取目标农田的占地情况图像，所述占地情况图像反映所述目标农田的尺寸；
采用遗传算法确定适应度最高的最优粒子，基于所述最优粒子对应的传感器部署方案确定所述目标农田中的传感器的部署位置；
其中，所述遗传算法中每个粒子对应一种传感器部署方案，每个传感器部署方案中包括部署在所述目标农田中的传感器的个数以及部署位置；
所述遗传算法中粒子对应的适应度值基于所述目标农田的尺寸、以及粒子对应的传感器部署方案确定。
5.根据权利要求4所述的农业信息传输方法，其特征在于，所述遗传算法中粒子对应的适应度值基于如下方式确定：
基于目标粒子对应的目标传感器部署方案和所述目标农田的尺寸，确定所述目标传感器部署方案中传感器的作用覆盖范围；
获取所述作用覆盖范围的总面积与所述目标农田的面积的比值，对所述比值，以及所述目标传感器部署方案中的传感器成本值进行加权求和，得到所述目标粒子对应的适应度值；
其中，所述比值的第一权重为正数，所述传感器成本值的第二权重为负数。
6.根据权利要求1所述的农业信息传输方法，其特征在于，所述将所述压缩视频数据发送至云服务器之后，所述方法还包括：
将所述农田视频保存在本地，直至所述农田视频保存在本地的时长大于预设时长，或者，响应于第一请求将所述农田视频发送至所述云服务器。
7.根据权利要求1所述的农业信息传输方法，其特征在于，所述获取所述传感器数据中的异常数据，包括：
对所述传感器数据进行聚类处理；
基于聚类结果中的离群数据确定所述异常数据。
8.一种农业信息传输装置，其特征在于，包括：
异常数据确定模块，用于接收多个已部署的传感器中的目标传感器采集的传感器数据，获取所述传感器数据中的异常数据，所述异常数据反映所述目标传感器作用范围内发生的事件；
图像采集控制模块，用于基于所述异常数据控制所述目标传感器对应的目标图像采集设备采集农田视频，其中，所述目标传感器和所述目标图像采集设备对应的农田区域一致；
图像处理模块，用于对所述农田视频提取事件帧，所述事件帧反映所述目标图像采集设备的图像采集范围内发生的事件，基于所述事件帧对所述农田视频进行压缩，得到压缩视频数据；
发送模块，用于将所述压缩视频数据发送至云服务器。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述农业信息传输方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述农业信息传输方法。
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|---|---|---|---|
| CN202310525373.XA CN116320321B (zh) | 2023-05-11 | 2023-05-11 | 农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202310525373.XA CN116320321B (zh) | 2023-05-11 | 2023-05-11 | 农业信息传输方法、装置、电子设备及存储介质 |
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|---|---|
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| CN116320321B CN116320321B (zh) | 2023-09-19 |
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ID=86801595
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013026723A (ja) * | 2011-07-19 | 2013-02-04 | Toa Corp | 監視装置、及びプログラム |
| CN108337474A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-07-27 | 杨艺 | 一种防盗门禁系统及采用该门禁系统的防盗方法 |
| US20210168372A1 (en) * | 2018-08-14 | 2021-06-03 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Event-Based Adaptation of Coding Parameters for Video Image Encoding |
| CN113378624A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-09-10 | 深圳市莱尚科技有限公司 | 基于网关设备的数据传输方法、系统、电子设备及介质 |
| CN114694056A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-07-01 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 | 山地农田环境识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115499848A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-20 | 东风悦享科技有限公司 | 一种应用于车路协同路侧传感器部署优化方法 |
| KR102478499B1 (ko) * | 2022-04-07 | 2022-12-20 | 세이지리서치 주식회사 | 공정 제어 방법 및 공정 제어 장치 |
-
2023
- 2023-05-11 CN CN202310525373.XA patent/CN116320321B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013026723A (ja) * | 2011-07-19 | 2013-02-04 | Toa Corp | 監視装置、及びプログラム |
| CN108337474A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-07-27 | 杨艺 | 一种防盗门禁系统及采用该门禁系统的防盗方法 |
| US20210168372A1 (en) * | 2018-08-14 | 2021-06-03 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Event-Based Adaptation of Coding Parameters for Video Image Encoding |
| CN113378624A (zh) * | 2021-04-20 | 2021-09-10 | 深圳市莱尚科技有限公司 | 基于网关设备的数据传输方法、系统、电子设备及介质 |
| CN114694056A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-07-01 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 | 山地农田环境识别方法、装置、电子设备及存储介质 |
| KR102478499B1 (ko) * | 2022-04-07 | 2022-12-20 | 세이지리서치 주식회사 | 공정 제어 방법 및 공정 제어 장치 |
| CN115499848A (zh) * | 2022-09-19 | 2022-12-20 | 东风悦享科技有限公司 | 一种应用于车路协同路侧传感器部署优化方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| EUGENIO CULURCIELLO: "Address-Event Video Streaming over Wireless Sensor Networks", 《2007 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CIRCUITS AND SYSTEMS》 * |
| 马翠花;肖德琴;傅俊谦;陈英义;: "一种低成本的农业现场视频/图像快速采集系统", 广东农业科学, no. 17 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116320321B (zh) | 2023-09-19 |
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