CN116797601A - 一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于图像识别处理技术领域，公开了一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法及系统，包括在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像；预设针对华山松苗木第一图像的第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比；根据对比结果将华山松苗木进行对应处理；第二时间区间内采用第二距离获取华山松苗木的第二图像；获取华山松苗木培育区的环境信息；根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；在终端上显示华山松苗木的图像信息、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间。本发明可解决华山松苗木种植和移栽的效率及成功率不高的问题。

Description

一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法及系统
技术领域
本发明属于图像识别处理技术领域，具体涉及一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法及系统。
背景技术
华山松是中速生针叶果材兼用树种，它不但生长相对较快，且木材力学强度大，纹理通直，材质较轻软，易加工，广泛应用于建筑及家具等用材，木材纤维含量高、长度长，为优良的造纸和纤维加工原料。它是针叶树种中生长比较迅速的一个树种，种子可供食用，经济价值较高。此外，因为华山松高大挺拔，针叶苍翠，冠形优美，生长迅速，是优良的庭院绿化树种。华山松在园林中可用作园景树、庭荫树、行道树及林带树、亦可用于丛植、群植，并系高山风景区之优良风景林树种。在盆景领域，华山松盆景可制成直干式、斜干式、曲干式、悬崖式等，各具韵味，同样具有很高的经济价值。培育及发展华山松已成为我国某些地区的林业支柱产业之一，群众栽植的积极性很高。
在种植华山松时，选择合适的苗木对于其生长和发育至关重要。一般情况下，针对特定用途，种植者一般依靠经验判断华山松苗木是否达到移栽标准，如培育时间达到2-3年且苗木生长旺盛、无病虫害、长势良好的苗木。但是该过程，判断方式人为因素影响较大，移栽前的华山松苗木养护全凭种植者经验，且移栽时机判断准确度及效率较低，从而会造成华山松的苗木种植效率、移栽效率、移栽成功率低下。
发明内容
针对上述提出的技术问题，本发明提供一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法及系统，旨在解决华山松苗木种植和移栽的效率及成功率不高的问题。
第一方面，本发明还提供了一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，该方法包括：
S11：在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像；
S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级；
S13：将对比结果判断为不合格华山松苗木进行移除，基本合格华山松苗木进行特殊养护，合格华山松苗木进行正常养护；
S14：在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像；
S15：获取华山松苗木培育区的环境信息；
S16：根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；
S17：在终端上显示华山松苗木的图像信息、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间。
进一步地，在S17步骤之后还包括以下步骤：
S18：在第三时间区间第三距离获取华山松苗木的第三图像；
S19：预设第二参考图像，将第三图像与第二参考图像进行对比，根据对比结果将第三图像的华山松苗木区分为不可移栽、可移栽两个状态；
S20：将对比结果判断为可移栽华山松苗木进行移栽，不可移栽华山松苗木进行特殊养护至可移栽状态后进行移栽。
进一步地，在S11步骤之前还包括：
S10：获取华山松苗木的识别码，将华山松苗木的图像信息与对应华山松苗木的识别码绑定。
进一步地，所述步骤S11还包括：
将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，分别获取上层区状态信息、中层区状态信息、下层区状态信息；
所述上层区状态信息包括华山松苗木的冠幅、冠层、树叶颜色，所述中层区状态信息包括树干及主枝条长度、粗细、颜色，所述下层区状态信息包括土表根系、枯落物、土壤颜色。
进一步地，所述S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比具体为：所述华山松苗木的第一图像的上层区和华山松苗木的第一参考图像上层区的冠幅、冠层、树叶颜色的各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的中层区和华山松苗木的第一参考图像中层区的树干及主枝条长度、粗细、颜色各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的下层区和华山松苗木的第一参考图像下层区的土表根系、枯落物、土壤颜色的各阈值对比。
进一步地，步骤S13中特殊养护包括但不限于除草频次由每月一次改为每半月一次，施肥频次由春季、夏季及秋季各施2次腐熟稀薄有机肥增加为各施4次腐熟稀薄有机肥；步骤S15中所述环境信息包括但不限制于温度、湿度、光照时间、光强、CO2含量。
进一步地，步骤S16还包括：根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息。
第二方面，本发明提供了一种基于图像识别的华山松生长动态的监控系统，该系统包括：
摄像单元，获取华山松苗木的图像；
传感器单元，获取华山松苗木培育区的环境信息；
预测单元，根据摄像单元获取的华山松苗木的图像和传感器单元获取的环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；
终端单元，显示华山松苗木的图像、培育区的环境信息、华山松苗木预测可移栽时间及是否可移栽状态；
控制单元，根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息。
第三方面，本发明提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述任意一项的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法。
第四方面，本发明提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果至少如下所述：
（1）可以实现对华山松苗木生长状态的有效监控，提高华山松苗木种植期的种植效率及育活成功率。在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像；预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比；根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级。可以有效实现华山松育苗期状态的有效监控，减少了人工参与，从而提高华山松苗木种植期的种植效率及育活成功率。
（2）可以实现对华山松苗木可移栽状态的有效判断，提高华山松苗木的移栽成功率。
在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像；获取华山松苗木培育区的环境信息；根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间。可以实现对华山松苗木可移栽状态的有效判断，减少人工参与，提高华山松苗木的移栽成功率。此外，设置在第三时间区间第三距离获取华山松苗木的第三图像；预设第二参考图像，将第三图像与第二参考图像进行对比，根据对比结果将第三图像的华山松苗木区分为不可移栽、可移栽两个状态；可以在可移栽华山松苗木时间段，根据第三图像与第二参考图像的对比判断对应华山松苗木是否具备可移栽状态。
（3）可以根据华山松苗木的生长状态对培育区环境调节，提高华山松苗木的栽培和移栽效率。本发明提供的基于图像识别的华山松生长动态的监控系统，可以根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息，从而提高华山松苗木的栽培和移栽效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法的第一实施例的流程图；
图2为本发明的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法的第二实施例的流程图；
图3为本发明的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法的第三实施例的流程图；
图4为本发明的基于图像识别的华山松生长动态的监控系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明经行进一步的详细说明。显然，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术普通人员在没有做出创造性劳动的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。
需要说明，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”、“第三”等的描述，则该“第一”、“第二”、“第三”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
第一实施例
图1所示是本发明提供的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法的第一实施例的流程图，该流程图具体包括：
S11：在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像。
人工繁殖的华山松苗木播种前一般春天3月下旬至4月上旬播种，当年苗木可长到10余厘米，第二年春可分苗栽植。在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像。第一时间区间优选华山松种子生长1年后且分苗栽植后至播种满第2.5年的时间段，第一距离优选80cm-150cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。
S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级；
预先设置与华山松苗木对应的第一参考图像，第一参考图像作为此阶段华山松苗木的正常合理生长状态图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，可以根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级，方便对应做出不同的应对措施。
S13：将对比结果判断为不合格华山松苗木进行移除，基本合格华山松苗木进行特殊养护，合格华山松苗木进行正常养护；
对华山松苗木判断为不合格时，华山松苗木已无继续栽培价值，可直接进行移除，避免继续无意义栽培造成的损失；对华山松苗木判断为基本合格时，此时需系统或人工参与对基本合格的华山松苗木进行干预，改变栽育环境，使之向良好的生长状态发展；对华山松苗木判断为合格时，只需对华山松苗木进行正常养护即可，特殊养护包括但不限于除草频次由每月一次改为每半月一次，施肥频次由春季、夏季及秋季各施2次腐熟稀薄有机肥增加为各施4次腐熟稀薄有机肥，同时，根据影响华山松生长的其他因素对华山松苗木进行对应的遮荫、打药、换土、修剪处理。
S14：在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像；
第二时间区间优选华山松种子生长2.5年后至4年期间的时间段，第二距离优选150cm-250cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前且可以预测可移栽时间的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。
S15：获取华山松苗木培育区的环境信息；
通过传感器单元获取华山松苗木培育区的环境信息，环境信息包括但不限制于温度、湿度、光照时间、光强、CO2含量等，培育区的天气影响华山松苗木的光合作用，为了方便管理，保证生长环境受控，培育区选择密封的或半密封的，可根据天气情况，选择光照时间，保障光合作用速率可控。
S16：根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；
根据预先建立的华山松苗木可移栽的标准、华山松苗木的图像、光合作用速率预测华山松苗木的可移栽时间。
S17：在终端上显示华山松苗木的图像信息、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间。
在终端上实时显示华山松苗木的图像、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间，以供种植人员选择华山松苗木时参考，即种植人员可在终端上查看华山松苗木生长动态及整个生长期的环境信息。
本实施例中，步骤S11还包括：将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，分别获取上层区状态信息、中层区状态信息、下层区状态信息；所述上层区状态信息包括华山松苗木的冠幅、冠层、树叶颜色，所述中层区状态信息包括树干及主枝条长度、粗细、颜色，所述下层区状态信息包括土表根系、枯落物、土壤颜色。
通过将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，可以实现对第一图像的有效分割，结合获取华山松苗木图像中的相近图形特征及华山松苗关键不同区域进行图像分割，这样更利于分析。
本实施例中，步骤S12中的将第一图像与第一参考图像进行对比具体为：所述华山松苗木的第一图像的上层区和华山松苗木的第一参考图像上层区的冠幅、冠层、树叶颜色的各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的中层区和华山松苗木的第一参考图像中层区的树干及主枝条长度、粗细、颜色各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的下层区和华山松苗木的第一参考图像下层区的土表根系、枯落物、土壤颜色的各阈值对比。通过这样的阈值对比，得到对比结果，便于对华山松苗木目前的生长状态进行等级归类，分类成不合格、基本合格、合格三个等级。
本实施例中，通过在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像；预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比；根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级，以有效实现华山松育苗期状态的有效监控；同时，在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像，获取第二时间段培育区的环境信息计算华山松苗木的光合作用速率，然后根据预先建立的华山松苗木可移栽的标准、华山松苗木的图像、光合作用速率预测华山松苗木的可移栽时间并在终端实施显示，以指导种植人员准确选择合适的华山松苗木进行移栽。
第二实施例
图2所示是本发明提供的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法的第二实施例的流程图，该流程图具体包括：
S10：获取华山松苗木的识别码，将华山松苗木的图像信息与对应华山松苗木的识别码绑定。
华山别苗木上具有唯一的识别码，包括但不限于二维码、条形码、RFID标签。识别码与图像信息相对应，获取华山松苗木的识别码和图像后，发送至终端。
S11：在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像。
人工繁殖的华山松苗木播种前一般春天3月下旬至4月上旬播种，当年苗木可长到10余厘米，第二年春可分苗栽植。在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像。第一时间区间优选华山松种子生长1年后且分苗栽植后至播种满第2.5年的时间段，第一距离优选80cm-150cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。
S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级；
预先设置与华山松苗木对应的第一参考图像，第一参考图像作为此阶段华山松苗木的正常合理生长状态图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，可以根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级，方便对应做出不同的应对措施。
S13：将对比结果判断为不合格华山松苗木进行移除，基本合格华山松苗木进行特殊养护，合格华山松苗木进行正常养护；
对华山松苗木判断为不合格时，华山松苗木已无继续栽培价值，可直接进行移除，避免继续无意义栽培造成的损失；对华山松苗木判断为基本合格时，此时需系统或人工参与对基本合格的华山松苗木进行干预，改变栽育环境，使之向良好的生长状态发展；对华山松苗木判断为合格时，只需对华山松苗木进行正常养护即可，特殊养护包括但不限于除草频次由每月一次改为每半月一次，施肥频次由春季、夏季及秋季各施2次腐熟稀薄有机肥增加为各施4次腐熟稀薄有机肥，同时，根据影响华山松生长的其他因素对华山松苗木进行对应的遮荫、打药、换土、修剪处理。。
S14：在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像；
第二时间区间优选华山松种子生长2.5年后至4年期间的时间段，第二距离优选150cm-250cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前且可以预测可移栽时间的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。
S15：获取华山松苗木培育区的环境信息；
通过传感器单元获取华山松苗木培育区的环境信息，环境信息包括但不限制于温度、湿度、光照时间、光强、CO2含量等，培育区的天气影响华山松苗木的光合作用，为了方便管理，保证生长环境受控，培育区选择密封的或半密封的，可根据天气情况，选择光照时间，保障光合作用速率可控。
S16：根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；
根据预先建立的华山松苗木可移栽的标准、华山松苗木的图像、光合作用速率预测华山松苗木的可移栽时间。
S17：在终端上显示华山松苗木的图像信息、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间。
在终端上实时显示华山松苗木的图像、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间，以供种植人员选择华山松苗木时参考，即种植人员可在终端上查看华山松苗木生长动态及整个生长期的环境信息。
S18：在第三时间区间第三距离获取华山松苗木的第三图像；
第三时间区间优选华山松种子生长4年后至4.5年期间的时间段，第三距离优选200cm-280cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前且可以预测可移栽时间的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。第三图像可以作为华山松苗木是否可移栽的依据。
S19：预设第二参考图像，将第三图像与第二参考图像进行对比，根据对比结果将第三图像的华山松苗木区分为不可移栽、可移栽两个状态；
预设的第二参考图像可以作为华山松幼苗可移栽的临界状态参数，第三图像所展现的华山松苗木的生长状态信息优于第二参考图像，即可认定为华山松苗木可移栽；第三图像所展现的华山松苗木的生长状态信息劣于第二参考图像，即可认定为华山松苗木可移栽。
S20：将对比结果判断为可移栽华山松苗木进行移栽，不可移栽华山松苗木进行特殊养护至可移栽状态后进行移栽。
本实施例中，步骤S11还包括：将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，分别获取上层区状态信息、中层区状态信息、下层区状态信息；所述上层区状态信息包括华山松苗木的冠幅、冠层、树叶颜色，所述中层区状态信息包括树干及主枝条长度、粗细、颜色，所述下层区状态信息包括土表根系、枯落物、土壤颜色。
通过将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，可以实现对第一图像的有效分割，结合获取华山松苗木图像中的相近图形特征及华山松苗关键不同区域进行图像分割，这样更利于分析。
本实施例中，步骤S12中的将第一图像与第一参考图像进行对比具体为：所述华山松苗木的第一图像的上层区和华山松苗木的第一参考图像上层区的冠幅、冠层、树叶颜色的各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的中层区和华山松苗木的第一参考图像中层区的树干及主枝条长度、粗细、颜色各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的下层区和华山松苗木的第一参考图像下层区的土表根系、枯落物、土壤颜色的各阈值对比。通过这样的阈值对比，得到对比结果，便于对华山松苗木目前的生长状态进行等级归类，分类成不合格、基本合格、合格三个等级。
本实施例中，除了具备第一实施例的方案和优点外，预设华山松苗木的识别码可以使华山松苗木图像及对应的华山松苗木进行有效绑定；在第三时间区间内采用第三距离，获取华山松苗木的第三图像，并通过第三图像与第二参考图像进行对比，根据对比结果将第三图像的华山松苗木区分为不可移栽、可移栽两个状态，可指导种植人员判断在可移栽阶段时期获知可移栽的华山松苗木。
第三实施例
图3所示是本发明提供的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法的第三实施例的流程图，该流程图具体包括：
S10：获取华山松苗木的识别码，将华山松苗木的图像信息与对应华山松苗木的识别码绑定。
华山别苗木上具有唯一的识别码，包括但不限于二维码、条形码、RFID标签。识别码与图像信息相对应，获取华山松苗木的识别码和图像后，发送至终端。
S11：在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像。
人工繁殖的华山松苗木播种前一般春天3月下旬至4月上旬播种，当年苗木可长到10余厘米，第二年春可分苗栽植。在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像。第一时间区间优选华山松种子生长1年后且分苗栽植后至播种满第2.5年的时间段，第一距离优选80cm-150cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。
S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级；
预先设置与华山松苗木对应的第一参考图像，第一参考图像作为此阶段华山松苗木的正常合理生长状态图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，可以根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级，方便对应做出不同的应对措施。
S13：将对比结果判断为不合格华山松苗木进行移除，基本合格华山松苗木进行特殊养护，合格华山松苗木进行正常养护；
对华山松苗木判断为不合格时，华山松苗木已无继续栽培价值，可直接进行移除，避免继续无意义栽培造成的损失；对华山松苗木判断为基本合格时，此时需系统或人工参与对基本合格的华山松苗木进行干预，改变栽育环境，使之向良好的生长状态发展；对华山松苗木判断为合格时，只需对华山松苗木进行正常养护即可，特殊养护包括但不限于除草频次由每月一次改为每半月一次，施肥频次由春季、夏季及秋季各施2次腐熟稀薄有机肥增加为各施4次腐熟稀薄有机肥，同时，根据影响华山松生长的其他因素对华山松苗木进行对应的遮荫、打药、换土、修剪处理。
S14：在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像；
第二时间区间优选华山松种子生长2.5年后至4年期间的时间段，第二距离优选150cm-250cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前且可以预测可移栽时间的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。
S15：获取华山松苗木培育区的环境信息；
通过传感器单元获取华山松苗木培育区的环境信息，环境信息包括但不限制于温度、湿度、光照时间、光强、CO2含量等，培育区的天气影响华山松苗木的光合作用，为了方便管理，保证生长环境受控，培育区选择密封的或半密封的，可根据天气情况，选择光照时间，保障光合作用速率可控。
S16：根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息。
根据预先建立的华山松苗木可移栽的标准、华山松苗木的图像、光合作用速率预测华山松苗木的可移栽时间。根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息，以加速或减缓华山松苗木的可移栽时间，保证移栽时间可控。
S17：在终端上显示华山松苗木的图像信息、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间。
在终端上实时显示华山松苗木的图像、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间，以供种植人员选择华山松苗木时参考，即种植人员可在终端上查看华山松苗木生长动态及整个生长期的环境信息。
S18：在第三时间区间第三距离获取华山松苗木的第三图像；
第三时间区间优选华山松种子生长4年后至4.5年期间的时间段，第三距离优选200cm-280cm之间。在此时间区间能够有效反应华山松苗木独立移栽前且可以预测可移栽时间的生长状态，在此距离区间获取华山松苗木图像能够将华山松苗全部拍入其中，距离恰当的保证华山松苗木图像的清晰度，同时避免了图像中摄入过多杂景。第三图像可以作为华山松苗木是否可移栽的依据。
S19：预设第二参考图像，将第三图像与第二参考图像进行对比，根据对比结果将第三图像的华山松苗木区分为不可移栽、可移栽两个状态；
预设的第二参考图像可以作为华山松幼苗可移栽的临界状态参数，第三图像所展现的华山松苗木的生长状态信息优于第二参考图像，即可认定为华山松苗木可移栽；第三图像所展现的华山松苗木的生长状态信息劣于第二参考图像，即可认定为华山松苗木可移栽。
S20：将对比结果判断为可移栽华山松苗木进行移栽，不可移栽华山松苗木进行特殊养护至可移栽状态后进行移栽。
本实施例中，步骤S11还包括：将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，分别获取上层区状态信息、中层区状态信息、下层区状态信息；所述上层区状态信息包括华山松苗木的冠幅、冠层、树叶颜色，所述中层区状态信息包括树干及主枝条长度、粗细、颜色，所述下层区状态信息包括土表根系、枯落物、土壤颜色。
通过将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，可以实现对第一图像的有效分割，结合获取华山松苗木图像中的相近图形特征及华山松苗关键不同区域进行图像分割，这样更利于分析。
本实施例中，步骤S12中的将第一图像与第一参考图像进行对比具体为：所述华山松苗木的第一图像的上层区和华山松苗木的第一参考图像上层区的冠幅、冠层、树叶颜色的各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的中层区和华山松苗木的第一参考图像中层区的树干及主枝条长度、粗细、颜色各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的下层区和华山松苗木的第一参考图像下层区的土表根系、枯落物、土壤颜色的各阈值对比。通过这样的阈值对比，得到对比结果，便于对华山松苗木目前的生长状态进行等级归类，分类成不合格、基本合格、合格三个等级。
本实施例中，除了第一具备第二实施例的所有优势外，根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息，以加速或减缓华山松苗木的可移栽时间，保证移栽时间可控。
图4所示是本发明提供的基于图像识别的华山松生长动态的监控系统的一个实施例的结构示意图。如图4所示，该系统包括：
摄像单元，获取华山松苗木的图像，包括华山松苗木的冠幅、冠层、树叶颜色，树干及主枝条长度、粗细、颜色，土表根系、枯落物、土壤颜色等。
选择华山松苗木一定要仔细观察苗木根系是否完整发达、冠幅是否适合、枝干是否健康、叶片是否鲜绿，这样才能保证后期的移栽成功率。例如，华山松的冠幅大小为40cm-60cm，因此，在选购华山松苗木时，要观察松冠幅大小是否达到标准。太小的苗木说明成长不良，太大的苗木说明过多营养，都不利于后期的成长。因此，预先根据大数据技术建立华山松苗木可移栽的标准。
传感器单元，获取华山松苗木培育区的环境信息。
环境信息包括温度、湿度、光照时间、光强、CO2含量等；培育区的天气影响华山松苗木的光合作用，为了方便管理，保证生长环境受控，培育区选择密封的或半密封的，可根据天气情况，选择光照时间。
预测单元，根据摄像单元获取的华山松苗木的图像和传感器单元获取的环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间。
进一步的，该系统包括：终端单元，显示华山松苗木的图像、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间及是否可移栽状态。
进一步的，该系统还包括：控制单元，根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述任意一项的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述任意一项的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法。
上述的实施例仅表达了本发明的实施优选方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
S11：在第一时间区间第一距离获取华山松苗木的第一图像；
S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比，根据对比结果将第一图像的华山松苗木区分为不合格、基本合格、合格三个等级；
S13：将不合格华山松苗木进行移除，基本合格华山松苗木进行特殊养护，合格华山松苗木进行正常养护；
S14：在第二时间区间第二距离获取华山松苗木的第二图像；
S15：获取华山松苗木培育区的环境信息；
S16：根据华山松苗木的第二图像和环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；
S17：在终端上显示华山松苗木的图像信息、培育区的环境信息及华山松苗木预测可移栽时间。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于，在S17步骤之后还包括以下步骤：
S18：在第三时间区间第三距离获取华山松苗木的第三图像；
S19：预设第二参考图像，将第三图像与第二参考图像进行对比，根据对比结果将第三图像的华山松苗木区分为不可移栽、可移栽两个状态；
S20：将对比结果判断为可移栽华山松苗木进行移栽，不可移栽华山松苗木进行特殊养护至可移栽状态后进行移栽。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于在S11步骤之前还包括：
S10：获取华山松苗木的识别码，将华山松苗木的图像信息与对应华山松苗木的识别码绑定。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于，步骤S11还包括：
将第一图像分割成为上层区、中层区、下层区，分别获取上层区状态信息、中层区状态信息、下层区状态信息；
所述上层区状态信息包括华山松苗木的冠幅、冠层、树叶颜色，所述中层区状态信息包括树干及主枝条长度、粗细、颜色，所述下层区状态信息包括土表根系、枯落物、土壤颜色。
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于，所述S12：预设第一参考图像，将第一图像与第一参考图像进行对比具体为：所述华山松苗木的第一图像的上层区和华山松苗木的第一参考图像上层区的冠幅、冠层、树叶颜色的各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的中层区和华山松苗木的第一参考图像中层区的树干及主枝条长度、粗细、颜色各阈值对比；所述华山松苗木的第一图像的下层区和华山松苗木的第一参考图像下层区的土表根系、枯落物、土壤颜色的各阈值对比。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于，步骤S13中特殊养护包括除草频次由每月一次改为每半月一次，施肥频次由春季、夏季及秋季各施2次腐熟稀薄有机肥增加为各施4次腐熟稀薄有机肥；步骤S15中所述环境信息包括但不限制于温度、湿度、光照时间、光强、CO2含量。
7.根据权利要求1所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法，其特征在于，步骤S16还包括：根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息。
8.一种基于图像识别的华山松生长动态的监控系统，其特征在于，该系统包括：
摄像单元，获取华山松苗木的图像；
传感器单元，获取华山松苗木培育区的环境信息；
预测单元，根据摄像单元获取的华山松苗木的图像和传感器单元获取的环境信息，预测华山松苗木的可移栽时间；
终端单元，显示华山松苗木的图像、培育区的环境信息、华山松苗木预测可移栽时间及是否可移栽状态；
控制单元，根据预设可移栽时间及预测单元反馈的可移栽时间，调整培育区的环境信息。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的基于图像识别的华山松生长动态的监控方法。
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