DE202022102591U1

DE202022102591U1 - System for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and convolutional neural network

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Publication number: DE202022102591U1
Application number: DE202022102591.6U
Authority: DE
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Priority date: 2022-05-12
Filing date: 2022-05-12
Publication date: 2022-06-27
Anticipated expiration: 2032-05-13

Abstract

Ein System (10) zur Überwachung des Gesundheitszustands von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und einem neuronalen Faltungsnetzwerk, wobei das System Folgendes umfasst
Eine Sensoreinheit (1), wobei die Sensoreinheit (1) eine Vielzahl von Sensoren (11) umfasst, die an verschiedenen Stellen des landwirtschaftlichen Feldes angeordnet sind, wobei die Vielzahl der Sensoren (11) mindestens einen optischen Sensor (12) umfasst, wobei der optische Sensor (12) eine optische Lichtquelleneinheit umfasst, um Licht in Richtung der Pflanze zu erzeugen, und eine optische Empfängereinheit, die verwendet wird, um reflektiertes Licht von der Pflanze zu erhalten; und
eine Steuereinheit (2), die verwendet wird, um von einer Vielzahl der optischen Sensoren (12) der Sensoreinheit (1) eine Verbindung herzustellen, wobei die Steuereinheit (2) die von der Vielzahl der optischen Sensoren (12) der Sensoreinheit (1) empfangenen Informationen unter Verwendung eines Bildverarbeitungsmoduls (21) verarbeitet, wobei die Steuereinheit (2) den normalisierten Differenz-Vegetationsindex von unterteilten Bereichen des landwirtschaftlichen Feldes entsprechend der Verarbeitung von Informationen von jedem der Gruppe von optischen Sensoren (12) des unterteilten Bereichs unter Verwendung eines Bildverarbeitungsmoduls (21) bestimmt und berechnet, wobei die Steuereinheit (2) nach der Bestimmung des normalisierten Differenz-Vegetationsindex eine Empfehlung von landwirtschaftlichen Praktiken an den Benutzer entsprechend den verarbeiteten Informationen mit der Art der Kultur und dem Zustand der Kultur unter Verwendung eines neuronalen Netzwerkmoduls sendet.

A system (10) for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network, the system comprising
A sensor unit (1), the sensor unit (1) comprising a plurality of sensors (11) arranged at different points of the agricultural field, the plurality of sensors (11) comprising at least one optical sensor (12), the optical sensor (12) comprising an optical light source unit to generate light towards the plant and an optical receiver unit used to receive reflected light from the plant; and
a control unit (2) used to establish a connection from a plurality of the optical sensors (12) of the sensor unit (1), the control unit (2) receiving the signals from the plurality of optical sensors (12) of the sensor unit (1) received information using an image processing module (21), wherein the control unit (2) processes the normalized differential vegetation index of subdivided areas of the agricultural field according to processing information from each of the group of optical sensors (12) of the subdivided area using an image processing module (21) determines and calculates, wherein the control unit (2) after determining the normalized difference vegetation index sends a recommendation of agricultural practices to the user according to the processed information with the type of crop and the state of the crop using a neural network module.

Description

BEREICH DER ERFINDUNGFIELD OF THE INVENTION

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Präzisionslandwirtschaft.The present invention relates to the field of precision farming.

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf das Gebiet der Pflanzenüberwachung mit Hilfe der Präzisionslandwirtschaft.The present invention relates to the field of crop monitoring using precision agriculture.

Insbesondere bezieht sich die vorliegende Erfindung auf ein System zur Überwachung des Gesundheitszustandes von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und Faltungsneuronalem Netz.In particular, the present invention relates to a system for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and convolutional neural network.

HINTERGRUND DER ERFINDUNGBACKGROUND OF THE INVENTION

Bei dem im Abschnitt „Hintergrund“ behandelten Gegenstand sollte nicht davon ausgegangen werden, dass er allein aufgrund seiner Erwähnung im Abschnitt „Hintergrund“ zum Stand der Technik gehört. Ebenso sollte nicht davon ausgegangen werden, dass ein im Hintergrundabschnitt erwähntes oder mit dem Gegenstand des Hintergrundabschnitts verbundenes Problem bereits im Stand der Technik erkannt wurde. Der Gegenstand des Hintergrundabschnitts stellt lediglich verschiedene Ansätze dar, die für sich genommen ebenfalls Erfindungen sein können.The subject matter discussed in the background section should not be assumed to constitute prior art merely by virtue of its mention in the background section. Likewise, it should not be assumed that any problem mentioned in the background section or associated with the subject matter of the background section has already been recognized in the prior art. The subject matter of the background section merely presents various approaches, which in themselves may also be inventions.

IN201911050738 AN IOT ENABLED SYSTEM FOR PLANT HEALTH MONITORING SYSTEM AND IMAGE PROCESSING Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein IoT-fähiges System zur Überwachung der Pflanzengesundheit und zur Bildverarbeitung. Die vorliegende Erfindung hilft auch Landwirten, die nicht in der Lage sind, die Probleme im Zusammenhang mit Pflanzen im täglichen Leben zu erkennen. Das Ziel dieses Projektes ist es, die Kamera mit dem Raspberry zu verbinden und dem Raspberry Pi wird mit Python kodiert, um Bilder zu erfassen und den NDVI zu berechnen. Die Ergebnisse werden dann über die VNC-Viewer-Software an den Benutzer gesendet, was ihm hilft, zwischen gesunden und nicht gesunden Pflanzen zu unterscheiden, indem maschinelles Lernen auf den Datensatz angewendet wird. Die Überwachung der Pflanzengesundheit ist eine der wichtigsten Aufgaben in jeder landwirtschaftlich geprägten Umgebung. Indien ist eines der Länder, in denen die Landwirtschaft und verwandte Sektoren eine wichtige Beschäftigungsquelle darstellen. Daher ist ein effizientes Überwachungssystem für die kontinuierliche und langfristige Überwachung der Pflanzengesundheit erforderlich. IN201911050738 AN IOT ENABLED SYSTEM FOR PLANT HEALTH MONITORING SYSTEM AND IMAGE PROCESSING The present invention relates to an IoT-enabled system for plant health monitoring and image processing. The present invention also helps farmers who are unable to see the problems related to plants in daily life. The goal of this project is to connect the camera to the Raspberry and the Raspberry Pi will be coded with Python to capture images and calculate the NDVI. The results are then sent to the user via the VNC viewer software, which helps them differentiate between healthy and unhealthy plants by applying machine learning to the dataset. Plant health monitoring is one of the most important tasks in any agricultural environment. India is one of the countries where agriculture and related sectors are an important source of employment. Therefore, an efficient surveillance system for continuous and long-term monitoring of plant health is required.

EP3247189 LANDWIRTSCHAFTSROBOT Landwirtschaftsroboter zur Überwachung von Pflanzen in einem Anbaugebiet, wobei der Roboter Folgendes umfasst: ein Sensormodul, das Folgendes umfasst: einen Lautsprecher, der so betrieben werden kann, dass er ein gerichtetes akustisches Signal an ein Objekt sendet; und ein Mikrofon, das so betrieben werden kann, dass es eine Reflexion des akustischen Signals registriert; einen Schallanalysator, der so betrieben werden kann, dass er die vom Mikrofon empfangene Reflexion zeitlich indexiert und einen Ort des Objekts, das das empfangene akustische Signal reflektiert hat, abbildet; und eine autonome mobile Plattform, auf der das Sensormodul angebracht ist. EP3247189 AGRICULTURAL ROBOT An agricultural robot for monitoring crops in a cultivation area, the robot comprising: a sensor module comprising: a speaker operable to emit a directed acoustic signal at an object; and a microphone operable to register a reflection of the acoustic signal; a sound analyzer operable to temporally index the reflection received from the microphone and to map a location of the object that reflected the received sound signal; and an autonomous mobile platform on which the sensor module is mounted.

WO/2016/116888 LANDWIRTSCHAFTSROBOT Landwirtschaftsroboter zur Überwachung von Pflanzen in einem Anbaugebiet, wobei der Roboter Folgendes umfasst: ein Sensormodul, das Folgendes umfasst: einen Lautsprecher, der so betrieben werden kann, dass er ein gerichtetes akustisches Signal an ein Objekt sendet; und ein Mikrofon, das so betrieben werden kann, dass es eine Reflexion des akustischen Signals registriert; einen Schallanalysator, der so betrieben werden kann, dass er die vom Mikrofon empfangene Reflexion zeitlich indexiert und einen Ort des Objekts, das das empfangene akustische Signal reflektiert hat, abbildet; und eine autonome mobile Plattform, auf der das Sensormodul angebracht ist. WO/2016/116888 AGRICULTURAL ROBOT An agricultural robot for monitoring crops in a cultivation area, the robot comprising: a sensor module comprising: a speaker operable to emit a directed acoustic signal at an object; and a microphone operable to register a reflection of the acoustic signal; a sound analyzer operable to temporally index the reflection received from the microphone and to map a location of the object that reflected the received sound signal; and an autonomous mobile platform on which the sensor module is mounted.

US20180017965 LANDWIRTSCHAFTSROBOT Landwirtschaftsroboter zur Überwachung von Pflanzen in einem Anbaugebiet, wobei der Roboter Folgendes umfasst: ein Sensormodul, das Folgendes umfasst: einen Lautsprecher, der so betrieben werden kann, dass er ein gerichtetes akustisches Signal an ein Objekt sendet; und ein Mikrofon, das so betrieben werden kann, dass es eine Reflexion des akustischen Signals registriert; einen Schallanalysator, der so betrieben werden kann, dass er die vom Mikrofon empfangene Reflexion zeitlich indexiert und einen Ort des Objekts, das das empfangene akustische Signal reflektiert hat, abbildet; und eine autonome mobile Plattform, auf der das Sensormodul angebracht ist. US20180017965 AGRICULTURAL ROBOT An agricultural robot for monitoring crops in a cultivation area, the robot comprising: a sensor module comprising: a speaker operable to emit a directed acoustic signal at an object; and a microphone operable to register a reflection of the acoustic signal; a sound analyzer operable to temporally index the reflection received from the microphone and to map a location of the object that reflected the received sound signal; and an autonomous mobile platform on which the sensor module is mounted.

CN103135540 SYSTEM ZUR ÜBERWACHUNG UND SIMULATION VON UMWELTINFORMATIONEN FÜR PFLANZENGEWEBEKULTUREN Die Erfindung offenbart ein System zur Überwachung und Simulation von Umweltinformationen für Pflanzengewebekulturen. Das System zur Überwachung und Simulation von Umweltinformationen für Pflanzengewebekulturen umfasst einen Gewebekulturkasten, eine Überwachungseinheit und eine Simulationseinheit, wobei die Überwachungseinheit durch ein Erfassungsmodul, ein drahtloses Übertragungsmodul und ein Anzeigeverarbeitungsmodul gebildet wird. Das Sammelmodul sammelt Gewebekultur-Umweltinformationen von Pflanzen in der Gewebekulturbox und sendet die Umweltinformationen an das Übertragungsmodul. Das drahtlose Übertragungsmodul lädt die empfangenen Umgebungsinformationen in das Anzeigeverarbeitungsmodul hoch. Das Anzeigeverarbeitungsmodul speichert, verarbeitet, zeigt und indiziert die Umweltinformationen. Die Simulationseinheit führt eine manuelle Simulation der Umweltinformationen der Pflanzen in der Gewebekulturbox durch. Das System zur Überwachung und Simulation von Umweltinformationen für Pflanzengewebekulturen ist einfach zu bedienen, vollständig in den Funktionen, stark in der Relevanz, in der Lage, eine intelligente Steuerung für Informationen wie Beleuchtung, Temperatur, Kohlendioxid (C02) und dergleichen in einer Gewächshausumgebung zu erreichen, und eignet sich für Gewächshauspflanzengewebekulturen und für verschiedene Orte wie Pflanzengewebekulturkästen, Beleuchtungskulturkästen, Phytotrons, landwirtschaftliche Einrichtungen und ist erweiterbar. CN103135540 ENVIRONMENTAL INFORMATION MONITORING AND SIMULATION SYSTEM FOR PLANT TISSUE CULTURES The invention discloses a system for monitoring and simulating environmental information for plant tissue cultures. The system for monitoring and simulating environmental information for plant tissue culture includes a tissue culture box, a monitoring unit, and a simulation unit, wherein the monitoring unit is constituted by a detection module, a wireless transmission module, and a display processing module. The collection module collects tissue culture environmental information from plants in the tissue kulturbox and sends the environmental information to the transmission module. The wireless transmission module uploads the received environmental information to the display processing module. The display processing module stores, processes, displays, and indexes the environmental information. The simulation unit performs a manual simulation of the environmental information of the plants in the tissue culture box. The plant tissue culture environmental information monitoring and simulation system is easy to operate, complete in functions, strong in relevance, able to achieve intelligent control of information such as lighting, temperature, carbon dioxide (C02) and the like in a greenhouse environment , and is suitable for greenhouse plant tissue culture and various places such as plant tissue culture boxes, lighting culture boxes, phytotrons, agricultural facilities, and is expandable.

CN103472009 VERFAHREN ZUR ÜBERWACHUNG DES WASSERGEHALTES VON WEIZENPFLANZEN BEI UNTERSCHIEDLICHEN PFLANZENSTICKSTOFFGEHALTSNIVEAUS Die Erfindung gehört zum Gebiet der Überwachung des Pflanzenwachstums und offenbart ein Verfahren zur Überwachung des Wassergehalts von Weizenpflanzen (PWC) bei unterschiedlichen Pflanzenstickstoffgehalten (PNC). Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte:

Kombinieren von Weizendachblatt-Reflexionsspektroskopiedaten mit PWC-Daten, Durchführen einer Klassifizierung nach verschiedenen PNC-Größenstufen, Bestimmen eines gemeinsamen Kernwellenbandbereichs unter verschiedenen PNC-Stufen, Konstruieren eines optimalen Spektralindexes auf der Grundlage des gemeinsamen Kernwellenbandbereichs und Erstellen eines allgemeinen Überwachungsmodells des Wassergehalts der Weizenpflanze auf der Grundlage des optimalen Spektralindexes. Gemäß der Erfindung wird der Einfluss von niedrigen, mittleren und hohen Stickstoffnährstoffbedingungen auf die PWC-Überwachung vollständig berücksichtigt, der ausgewählte optimale Spektralindex ist für die Weizen-PWC-Hochspektrum-Überwachung unter verschiedenen Arten von Stickstoffnährstoffen geeignet, und der Weizen-PWC unter verschiedenen Wasser-Stickstoff-Bedingungen kann schnell und genau ohne Verlust geschätzt werden. Die Methode bietet eine wichtige technische Unterstützung für die Überwachung des Wassergehalts der Weizenpflanze unter verschiedenen Stickstoffnährstoffbedingungen in der Präzisionslandwirtschaft mit hohem Spektralanteil.

CN103472009 METHOD OF MONITORING WHEAT PLANT WATER CONTENT AT DIFFERENT PLANT NITROGEN LEVELS The invention belongs to the field of plant growth monitoring and discloses a method of monitoring wheat plant water content (PWC) at different plant nitrogen levels (PNC). The procedure includes the following steps:

Combining wheat canopy reflectance spectroscopy data with PWC data, performing a classification according to different PNC size levels, determining a common core waveband area among different PNC levels, constructing an optimal spectral index based on the common core waveband area, and building a general monitoring model of the water content of the wheat plant on the Basis of the optimal spectral index. According to the invention, the influence of low, medium and high nitrogen nutrient conditions on the PWC monitoring is fully taken into account, the selected optimal spectral index is suitable for the wheat PWC high spectrum monitoring under different types of nitrogen nutrients, and the wheat PWC under different water - Nitrogen conditions can be estimated quickly and accurately with no loss. The method provides important technical support for monitoring wheat plant water content under various nitrogen nutrient conditions in high-spectrum precision farming.

IN202141020756 T .A.R.S THE AUTONOMOUS RHAPSODY SPIDERABSTRACT OF THE INVENTIONTARS ist ein geländegängiger Vierfüßler, der speziell für die Überwachung der Gesundheit von landwirtschaftlichen Feldern und Pflanzen entwickelt wurde. Das Hauptziel des Projekts besteht darin, diese Technologie in botanischen Gärten zur Überwachung der Pflanzengesundheit einzusetzen. Eine weitere Anwendung ist die Überwachung des Zustands der Kulturpflanzen. T.A.R.S verwendet das einzigartige GAIT-Kriechgerät. Es ist speziell so programmiert, dass es die Bewegungen von Mensch und Spinne gleichzeitig nachahmt. Das recht kleine Programm ist so geschrieben, dass sich die Spinnen auf einen Befehl hin über 500 Schritte bewegen können. DHT11 zeichnet hyperlokale Wetterdaten auf und berechnet den Gesundheitszustand der Pflanze. Dies ermöglicht es Landwirten/Gärtnern, die Menge der zu versprühenden/verwendeten Pestizide zu bestimmen. Darüber hinaus kann TARS die Temperatur an einem beliebigen hyperlokalen Ort (an einem bestimmten Punkt, an dem sich TARS befindet) ermitteln und die Luftfeuchtigkeit (Wasseranteil) und den Hitzeindex in der Atmosphäre feststellen. Es kann über das Internet gesteuert werden oder über Bluetooth zugänglich sein. Das Skelett besteht aus PVA-Material (Polyvinylalkohol), das im 3-D-Druckverfahren hergestellt wird. IN202141020756 T .ARS THE AUTONOMOUS RHAPSODY SPIDERABSTRACT OF THE INVENTIONTARS is an all-terrain quadruped specially designed for monitoring the health of agricultural fields and crops. The main goal of the project is to use this technology in botanical gardens to monitor plant health. Another application is monitoring the condition of crops. TARS uses the unique GAIT crawling device. It is specially programmed to mimic the movements of both humans and spiders simultaneously. The relatively small program is written in such a way that the spiders can move more than 500 steps on command. DHT11 records hyperlocal weather data and calculates plant health status. This allows farmers/gardeners to control the amount of pesticides to be sprayed/used. In addition, TARS can determine the temperature at any hyperlocal location (at a specific point where TARS is located) and determine the humidity (percentage of water) and the heat index in the atmosphere. It can be controlled over the internet or be accessible via Bluetooth. The skeleton is made of PVA (polyvinyl alcohol) material, which is 3D printed.

CN111415085 VERFAHREN UND SYSTEM ZUR ÜBERWACHUNG DER PRODUKTIONSQUALITÄT BEIM ANBAU VON KULTURPFLANZEN Die Erfindung bezieht sich auf ein System zur Überwachung der Produktionsqualität beim Anbau von Kulturen. Das System zur Überwachung der Produktionsqualität umfasst eine Serverseite und eine Benutzerseite; die Serverseite umfasst eine Bibliothek mit Umweltanpassungsindizes, eine Bibliothek mit Bodenanpassungsindizes, eine Bibliothek mit Wachstumsindizes für die phänologische Periode und eine Bibliothek mit konformen Pestiziden/Düngemitteln, so dass die Unterstützung für die Produktionsqualität erhöht wird; ein Modell zur Bewertung der Bewohnbarkeit, ein Modell zur Bewertung der Bodenqualität, ein Modell zur Bewertung der Benutzerqualität, ein Modell zur Bewertung der Produktionssicherheit und ein Modell zur umfassenden Bewertung der Produktionsqualität werden neu hinzugefügt, um einen Dienst zur Bewertung der Produktionsqualität einzurichten; und das Modell zur Bewertung der Bewohnbarkeit bewertet umfassend die klimatische Eignung der Kulturen, indem es mehrere Bewertungsindizes für die Eignung der Temperatur, der Feuchtigkeit und der Beleuchtung der Kulturen verwendet. Und das Modell zur umfassenden Bewertung der Produktionsqualität bewertet die Produktionsqualität der Kulturen umfassend, indem es Bewertungsindizes wie die klimatische Eignung der Kulturen, die Bodenqualität, die Qualität der Bedienung und die Sicherheit der Düngemittelanwendung verwendet. Die Methode hat den Vorteil, dass die Produktionsqualität genau bewertet wird, die Qualität der landwirtschaftlichen Erzeugnisse ausgezeichnet wird und die Qualitätsverbesserung und die gesunde Entwicklung der Pflanzenbauindustrie gefördert werden. CN111415085 METHOD AND SYSTEM FOR MONITORING PRODUCTION QUALITY IN CULTIVATION OF CROPS The invention relates to a system for monitoring production quality in cultivation of crops. The production quality monitoring system includes a server side and a user side; the server side includes an environmental adaptation indices library, a soil adaptation indices library, a phenological period growth indices library and a compliant pesticides/fertilizers library so that support for production quality is increased; a habitability assessment model, a soil quality assessment model, a user quality assessment model, a production security assessment model and a comprehensive production quality assessment model are newly added to set up a production quality assessment service; and the habitability assessment model comprehensively assesses the climatic adequacy of the crops, using multiple assessment indices of temperature, humidity and lighting adequacy of the crops. And the comprehensive production quality evaluation model comprehensively evaluates the production quality of crops by using evaluation indexes such as the climatic suitability of crops, soil quality, quality of operation and safety of fertilizer application. The method has the advantage that the production quality is accurately assessed, the quality of agricultural products and promote quality improvement and healthy development of the crop production industry.

CN108801355 IOT (INTERNET OF THINGS)-BASIERTES GEWÄCHSHAUS-PLANZUNGSDATENÜBERWACHUNGSVERFAHREN Die Erfindung offenbart ein IoT (Internet der Dinge)-basiertes Gewächshaus-Pflanzdatenüberwachungsverfahren. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass es ein landwirtschaftliches Gewächshaus-Wachstumsüberwachungssystem umfasst, wobei das System eine Wachstumsüberwachungsausrüstung umfasst, mehrere EC-Werte des Bodens, die Bodentemperatur, die Bodenfeuchtigkeit und die elektrische Leitfähigkeit des Bodens durch eine Detektoranordnung in jedem Pflanzbereich gesammelt werden, die Sammlung einmal jede halbe Stunde durchgeführt wird, jeder Messwert in einen Überwachungscomputer importiert wird und durchschnittliche Indexwerte in einem konventionellen Düngemittelausbringungsbereich, einem Bereich ohne Düngemittel für das laufende Jahr, einem mehrjährigen Bereich ohne Düngemittel und einem Bereich für die Ausbringung von Formeldünger jeweils erhalten und dann zur Speicherung an einen Server gesendet werden. Eine konventionelle Erfassungsmethode und eine intelligente IoT-Überwachung werden kombiniert, ein dreidimensionales Datenerfassungsnetzwerk von Bodenfruchtbarkeit, Feuchtigkeit, Temperatur, Windstärke, Beleuchtung, Niederschlag, Verdunstungskapazität und Umgebungsfeuchtigkeit wird gebildet, und die Fernübertragung und Analyse von Daten wird genutzt. CN108801355 IOT (INTERNET OF THINGS) BASED GREENHOUSE PLANTING DATA MONITORING METHOD The invention discloses an IoT (Internet of Things) based greenhouse planting data monitoring method. The method is characterized in that it comprises an agricultural greenhouse growth monitoring system, the system comprising growth monitoring equipment, a plurality of soil EC values, soil temperature, soil moisture and soil electrical conductivity being collected by a detector array in each planting area, the collection is performed once every half hour, each reading is imported into a monitoring computer, and average index values are obtained in a conventional fertilizer application area, a no-fertilizer area for the current year, a multi-year no-fertilizer area, and an area for formula fertilizer application, respectively, and then to storage are sent to a server. A conventional collection method and intelligent IoT monitoring are combined, a three-dimensional data collection network of soil fertility, humidity, temperature, wind force, illumination, precipitation, evaporation capacity and ambient humidity is formed, and the long-distance transmission and analysis of data is used.

CN109115153 LANDWIRTSCHAFTLICHES SYSTEM ZUR ÜBERWACHUNG DER PFLANZENHÖHE AUF DER BASIS DES INTERNETS DER DINGE Die Erfindung offenbart ein landwirtschaftliches System zur Überwachung der Pflanzenhöhe auf der Basis des Internets der Dinge. Das System ist dadurch gekennzeichnet, dass es ein Bereichsaufteilungsmodul, eine Verwaltungsplattform, ein erstes Erfassungsmodul und ein zweites Erfassungsmodul umfasst. Die Verwaltungsplattform wird verwendet, um ein zu erfassendes Land in eine Vielzahl von Zielregionen zu unterteilen. Das erste Erfassungsmodul dient zum Sammeln des Stickstoff-, Phosphor- und Kaliumgehalts der mehreren Zielregionen. Das zweite Erfassungsmodul dient zur Erfassung von Bildinformationen von Pflanzen in den mehreren Zielregionen. Gemäß der Erfindung werden die Üppigkeitsgrade der Pflanzen in allen Regionen durch das Sammeln von Blattflächenindizes von Flächen in verschiedenen Regionen und die Wachstumsgeschwindigkeiten und Wachstumseffekte von Pflanzen in allen Regionen durch das Sammeln von maximalen Höhenwerten von Pflanzen in verschiedenen Regionen analysiert; und somit, ob das tatsächliche Wachstum von Pflanzen in allen Regionen umfassend auf der Grundlage der beiden Arten von Parametern bestimmt wird. CN109115153 INTERNET OF THINGS BASED AGRICULTURAL PLANT HEIGHT MONITORING SYSTEM The invention discloses an Internet of Things based agricultural plant height monitoring system. The system is characterized by comprising a zoning module, a management platform, a first capture module and a second capture module. The management platform is used to divide a country to be surveyed into a plurality of target regions. The first acquisition module is used to collect the nitrogen, phosphorus and potassium content of the multiple target regions. The second acquisition module serves to acquire image information from plants in the multiple target regions. According to the invention, the lushness levels of plants in all regions are analyzed by collecting leaf area indices from areas in different regions, and the growth rates and growth effects of plants in all regions are analyzed by collecting maximum height values of plants in different regions; and thus whether the actual growth of plants in all regions is determined comprehensively based on the two types of parameters.

CN107403157 MODIS DATENBASIERTES REGIONALES GROSSFLÄCHIGES CROP PLANTING STRUCTURE EXTRACTION VERFAHREN Die Erfindung offenbart ein MODIS datenbasiertes regionales großflächiges CROP PLANTING STRUCTURE EXTRACTION VERFAHREN, das zum technischen Gebiet der landwirtschaftlichen Pflanzstrukturen gehört und darauf abzielt, das Problem des großen Klassifizierungsfehlers eines existierenden Extraktionsverfahrens für eine CROP PLANTING STRUCTURE in der landwirtschaftlichen Fernüberwachung zu lösen. Das Verfahren umfasst die folgenden Schritte: erstens das Sammeln ganzjähriger Bilddaten einer großflächigen Überwachungsregion und die Durchführung einer Vorverarbeitung, um mehrere vollständige Bilder der großflächigen Überwachungsregionen zu erhalten; zweitens das Durchführen eines Beschneidens der vollständigen Bilder, das Erstellen und Extrahieren eines vollständigen Zeitsequenzdokuments von Jahren und das Erhalten einer NDVI-Zeitsequenzkurve jedes Pixels; drittens das Extrahieren von 11 Teilen phänologischer Daten des gesamten Jahres und das Durchführen einer Gleitkommaverarbeitung; viertens Extrahieren von Schlüsselinformationen jedes Teils der phänologischen Daten; fünftens Erhalten mehrerer phonologischer Partitionen; sechstens Durchführen einer Multiskalensegmentierung, um Anpflanzungsstruktureinheiten zu erhalten; und schließlich Durchführen einer stichprobenbasierten Klassifizierungsextraktion durch Annehmen einer Klassifizierungsmethode des nächsten Nachbarn, um die Anpflanzungsstruktur der großflächigen Überwachungsregion zu erhalten. Die Methode wird zur Extraktion der Anbaustruktur verwendet. CN107403157 MODIS DATA-BASED REGIONAL LARGE-SCALE CROP PLANTING STRUCTURE EXTRACTION METHOD The invention discloses a MODIS data-based regional large-scale CROP PLANTING STRUCTURE EXTRACTION METHOD, which belongs to the technical field of agricultural planting structures and aims to solve the problem of large classification error of an existing extraction method for a CROP PLANTING STRUCTURE in the to solve agricultural remote monitoring. The method comprises the steps of: first, collecting year-round image data of a large-scale surveillance region and performing pre-processing to obtain a plurality of complete images of the large-scale surveillance regions; second, performing cropping on the complete images, creating and extracting a complete time-sequence document of years, and obtaining an NDVI time-sequence curve of each pixel; third, extracting 11 pieces of phenological data of the whole year and performing floating point processing; fourth, extracting key information of each piece of phenological data; fifth, obtaining multiple phonological partitions; sixth, performing multi-scale segmentation to obtain planting structure units; and finally, performing a sample-based classification extraction by adopting a nearest neighbor classification method to obtain the planting structure of the large-scale monitor region. The method is used to extract the crop structure.

CN108762350 VOLLAUTOMATISCHES TEE-PLANZIERSTEUERUNGSSYSTEM Die Erfindung betrifft das technische Gebiet der Teeanpflanzung und insbesondere ein vollautomatisches Tee-Pflanzsteuerungssystem, das einen Pflanzschuppenkörper umfasst. Der Pflanzschuppenkörper ist an einem Ende mit einem Gerätevorratsbehälter versehen. In dem Gerätevorratsbehälter ist ein automatisiertes landwirtschaftliches Baugerät angeordnet. Der Boden des Pflanzschuppenkörpers ist mit einer ringförmigen Spur für die Bewegung der automatisierten landwirtschaftlichen Bauvorrichtung versehen. Der Tee wird auf beiden Seiten der Ringspur gepflanzt. Die automatisierte landwirtschaftliche Baumaschine ist mit einem zentralen Prozessor verbunden. Der Zentralprozessor ist mit einer Erfassungsvorrichtung zum Erfassen verschiedener Parameterindizes im Pflanzschuppenkörper und einem Einstellmodul zum Einstellen verschiedener Parameterindizes im Pflanzschuppenkörper verbunden. Der Zentralprozessor ist über ein drahtloses Kommunikationsmodul mit einer Verwaltungsplattform verbunden. Das vollautomatische Steuerungssystem für die Teeanpflanzung kann die automatische Bodenbelüftung, Düngung, Aussaat, Beschneidung, Besprühung, Teepflückung und Trocknungslagerung der Teeanpflanzung realisieren, so dass ein Benutzer den Zustand des gesamten Pflanzschuppens in Echtzeit überwachen, die Einstellung rechtzeitig vornehmen und entsprechende Gegenmaßnahmen ergreifen kann. CN108762350 FULLY AUTOMATIC TEA PLANTING CONTROL SYSTEM The present invention relates to the technical field of tea planting, and more particularly to a fully automatic tea planting control system which includes a plant shed body. The plant shed body is fitted with a tool storage bin at one end. Automated agricultural construction equipment is arranged in the equipment storage container. The bottom of the planting shed body is provided with an annular track for the movement of the automated agricultural construction equipment. The tea is planted on both sides of the ring track. The automated agricultural construction machine is connected to a central processor. The central processor is connected to a detection device for detecting various parameter indexes in the plant shed body and a setting module for setting various parameter indexes in the plant shed body. Of the Central processor is connected to a management platform via a wireless communication module. The fully automatic tea planting control system can realize automatic soil aeration, fertilization, sowing, pruning, spraying, tea picking and drying storage of tea planting, so that a user can monitor the state of the whole planting shed in real time, adjust in time and take appropriate countermeasures.

CN110472557 VERFAHREN UND VORRICHTUNG ZUR ÜBERWACHUNG DES TOMATENWACHSTUMS Die Erfindung bezieht sich auf das technische Gebiet der Anwendung des Internets der Dinge in der Landwirtschaft, insbesondere auf ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Überwachung des Tomatenwachstums, und das Verfahren umfasst die Schritte: Aufbau eines Tomatenwachstums-Analysemodells im Voraus. Das Verfahren umfasst die Schritte: Erfassen von Umgebungsüberwachungsdaten von Tomaten und von Video- und Bildinformationen über das aktuelle Wachstum; wenn beurteilt wird, dass die Umgebungsüberwachungsdaten einen voreingestellten Schwellenwert überschreiten, Senden einer Frühwarnaufforderung an das Benutzerterminal; gemäß den Video- und Bildinformationen Senden einer Frühwarnaufforderung an das Benutzerterminal, wenn beurteilt wird, dass die Veränderung der Tomatenpflanze einen voreingestellten Veränderungsschwellenwert überschreitet oder die Tomatenpflanze innerhalb einer voreingestellten Zeit Schädlinge aufweist; und Importieren der Bildinformationen in ein Tomatenwachstumsanalysemodell und Exportieren eines aktuellen Wachstumsindex der Tomate durch Analyse und Berechnung. Das Verfahren hat den Vorteil, dass der Wachstumszustand von Tomatenpflanzen durch Umgebungsüberwachung und Videobildüberwachung überwacht wird, um einen Frühwarnungseffekt zu erzielen, während die Wachstumsindizes von Tomaten durch ein Algorithmusmodell analysiert werden und somit eine echte intelligente Pflanzung im Internet der Dinge erreicht wird. CN110472557 METHOD AND DEVICE FOR MONITORING TOMATO GROWTH The invention relates to the technical field of application of the Internet of Things in agriculture, in particular to a method and device for monitoring tomato growth, and the method comprises the steps of: Building a tomato growth analysis model in Ahead. The method comprises the steps of: acquiring perimeter surveillance data of tomatoes and video and image information of current growth; if the environmental monitoring data is judged to exceed a preset threshold, sending an early warning request to the user terminal; according to the video and image information, sending an early warning request to the user terminal when it is judged that the change in the tomato plant exceeds a preset change threshold or the tomato plant has pests within a preset time; and importing the image information into a tomato growth analysis model and exporting an actual growth index of the tomato by analysis and calculation. The method has the advantage of monitoring the growth status of tomato plants through environmental monitoring and video surveillance to achieve an early warning effect, while the growth indices of tomatoes are analyzed through an algorithm model, thus realizing IoT intelligent planting.

CN112215522 SYSTEM UND VERFAHREN ZUR ÜBERWACHUNG DES WACHSTUMS VON KULTURPFLANZEN, COMPUTERAUSRÜSTUNG UND SPEICHERMEDIUM Die Erfindung ist auf das Gebiet der Computer anwendbar und stellt ein System und Verfahren zur Überwachung des Wachstums von Kulturpflanzen, eine Computerausrüstung und ein Speichermedium zur Verfügung, die Informationen über den Wachstumsprozess von Kulturpflanzen durch eine Datensammelstelle sammeln und die Informationen an eine Empfangsstelle zur Analyse und Verarbeitung übertragen können. Darüber hinaus werden frühere Pflanzungserfahrungen zusammengefasst und in das Überwachungssystem integriert, die Pflanzungserfahrungen werden vom Kunden in Form eines voreingestellten Wachstumsprozessmessindexes an die empfangende Seite übertragen, und die empfangende Seite vergleicht die Wachstumsprozessanzeigeinformationen mit dem voreingestellten Wachstumsprozessmessindex, um ein Wachstumsvergleichsergebnis zu erzeugen, und überträgt das Wachstumsvergleichsergebnis an den Kunden. Die Überwachung der Wuchskraft der Pflanzen ist umfassender und genauer, so dass der Pflanzprozess optimiert und industrialisiert wird und die integrierte Entwicklung der Landwirtschaft gefördert wird. CN112215522 SYSTEM AND METHOD FOR MONITORING CROPS GROWTH, COMPUTER EQUIPMENT AND STORAGE MEDIA The invention is applicable to the field of computers and provides a system and method for monitoring crop growth, computer equipment and a storage medium that contain information about the process of growing crops through a data collection agency and transmit the information to a receiving agency for analysis and processing. In addition, previous planting experiences are summarized and integrated into the monitoring system, the planting experiences are transmitted from the customer to the receiving side in the form of a preset growth process measurement index, and the receiving side compares the growth process display information with the preset growth process measurement index to generate a growth comparison result, and transmits the growth comparison result to the customer. The monitoring of the vigor of plants is more comprehensive and accurate, so that the planting process is optimized and industrialized, and the integrated development of agriculture is promoted.

CN107807694 IN EINEM GEWÄCHSHAUS VERWENDETES KONTROLLINSTRUMENT FÜR DEN LUFTTEMPERATURINDEX Die Erfindung betrifft ein in einem Gewächshaus verwendetes Kontrollinstrument für den Lufttemperaturindex. Das Lufttemperatur-Index-Kontrollinstrument umfasst einen Kontrollinstrumentensockel, einen Luftfilterschirm, ein Sockeldichtkissen, eine Messluft-Verbindungsleitung, ein elektrisches Luftgebläse, eine Hauptplatine, eine Stromversorgungsplatine, eine Anzeigeplatine, eine Steuerplatine, eine Leistungsschalterplatte, eine obere Abdeckung des Kontrollinstruments, eine Tafel, eine Luftausgangsleitung und eine Luftausgangsabdeckung. Der Temperaturindex der Luft im Gewächshaus wird in Echtzeit überwacht und vorgewarnt, es wird effektiv sichergestellt, dass der Temperaturindex der Luft im Gewächshaus den Anforderungen für ein effektives Wachstum der Pflanzen entspricht, und die Luftqualität im Gewächshaus wird verbessert. Das Lufttemperatur-Index-Kontrollinstrument ist einfach in der Struktur, leicht herzustellen, einfach und bequem zu bedienen und hat einen großen Marktbereich und einen wichtigen Anwendungswert in der modernen Präzisionslandwirtschaft. CN107807694 AIR TEMPERATURE INDEX CONTROL INSTRUMENT USED IN A GREENHOUSE The present invention relates to an air temperature index control instrument used in a greenhouse. The air temperature index control instrument includes a control instrument base, an air filter screen, a base sealing pad, a measurement air connection line, an electric air blower, a main board, a power supply board, a display board, a control board, a circuit breaker board, a top cover of the control instrument, a panel, a Air outlet duct and an air outlet cover. The greenhouse air temperature index is monitored and pre-warned in real time, effectively ensuring that the greenhouse air temperature index meets the requirements for plants to grow effectively, and improving the greenhouse air quality. The air temperature index control instrument is simple in structure, easy to manufacture, simple and convenient to operate, and has a wide market range and important application value in modern precision agriculture.

CN111709379 VERFAHREN UND SYSTEM ZUR ÜBERWACHUNG VON ZITRUS-PLANUNGSPLÄTZEN IN HÜGELGEBIETEN AUF DER BASIS VON FERNERFASSUNGSBILDERN Die Erfindung gehört zum technischen Gebiet des landwirtschaftlichen Informationsmanagements und bezieht sich insbesondere auf ein Verfahren und System zur Überwachung von Zitruspflanzungen in Hügelgebieten auf der Basis eines Fernerkundungsbildes, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: S1, Erhalten eines Fernerkundungsbildes mit mittlerer Auflösung und einer hochauflösenden Bildinformation eines zu überwachenden Gebietes und Durchführen der Vorverarbeitung eines Bildes; S2, Sammeln von Interpretationsmarkierungen des zu überwachenden Gebietes vor Ort, um eine Trainingsstichprobe und eine Verifikationsstichprobe zu erhalten; S3, Nehmen des hochauflösenden Bildes als Substrat und Überlagern von Zweitondaten, um die morphologische Grenze des Grundstücks zu aktualisieren; S4, Berechnen von Merkmalsindizes des multitemporalen Bildes und des hochauflösenden Bildes des Bildes mit mittlerer Auflösung;S5, Verwenden der in S2 erhaltenen Grundstücksinformationen als Trainingsprobe und Trainieren eines Klassifizierers auf der Grundlage des Merkmalsindexes in S4; S6, Eingeben des Bildes der zu überwachenden Region in einen Klassifizierer zur Identifizierung und entsprechendes Ausgeben von Ergebnissen; und S7, Durchführen einer Analyse durch Anwendung einer gleichgewichtigen Bewertungsmethode und Beurteilen der Zitrusinformation als Zitrusinformation, wenn die Bewertung die Hälfte übersteigt. Erfindungsgemäß werden die Genauigkeit und Objektivität der Pflanzenidentifikation im Stand der Technik verbessert. CN111709379 METHOD AND SYSTEM FOR MONITORING CITRUS PLANTING AREAS IN HILL AREAS BASED ON REMOTE SENSING IMAGE The invention belongs to the technical field of agricultural information management and more particularly relates to a method and system for monitoring citrus plantations in hill areas based on a remote sensing image, the method using the comprises the following steps: S1, obtaining a medium-resolution remote sensing image and high-resolution image information of an area to be monitored and carrying out the pre-processing of an image; S2, collecting in situ interpretation markers of the area to be monitored to obtain a training sample and a verification sample; S3, taking the high-resolution image as substrate and overlaying two-tone data to increase the morphological boundary of the plot To update; S4, calculating feature indices of the multi-temporal image and the high-resolution image of the medium-resolution image; S5, using the lot information obtained in S2 as a training sample and training a classifier based on the feature index in S4; S6, inputting the image of the region to be monitored to a classifier for identification and outputting results accordingly; and S7, performing an analysis by applying a balanced evaluation method and judging the citrus information as citrus information when the evaluation exceeds half. According to the invention, the accuracy and objectivity of plant identification in the prior art are improved.

CN108184792 INTELLIKTUALISIERTES REGELSYSTEM EINER PESTIZID-SPRÜHANLAGE Die Erfindung offenbart ein intellektualisiertes Regelsystem für eine Pestizid-Sprühanlage. Das intellektualisierte Regulierungssystem umfasst ein Gebietseinteilungsmodul, ein Informationssammelmodul und ein Pestizid-Sprühregulierungsmodul, wobei das Gebietseinteilungsmodul zum Einteilen eines zu besprühenden Gebiets in n Zielgebiete verwendet wird, das Informationssammelmodul zum Sammeln von tatsächlichen Blattflächenindizes und maximalen Höhenwerten von Pflanzen in den n Zielgebieten verwendet wird, und das Pestizid-Sprühregulierungsmodul zum Einstellen des Pestizid-Sprühmodus der n Zielgebiete gemäß den tatsächlichen Blattflächenindizes und den maximalen Höhenwerten der Pflanzen in den n Zielgebieten verwendet wird. Durch das intellektualisierte Regulierungssystem der Pestizid-Spritzausrüstung wird die präzise Kontrolle über den Pestizid-Spritzbetrieb im Pflanzprozess der Pflanzen erreicht, der Pestizid-Spritzmodus wird ausgehend vom Aspekt des tatsächlichen Wachstumszustandes der Pflanzen angepasst, um die tatsächlichen Anforderungen der Pflanzen im Wachstumsprozess zu erfüllen, und die Produktionseffizienz und der Effekt der Pflanzen werden auf der Grundlage der effizienten Überwachung des landwirtschaftlichen Pflanzprozesses verbessert. CN108184792 INTELLECTUALIZED CONTROL SYSTEM OF A PESTICIDE SPRAYER The invention discloses an intelligentized control system for a pesticide sprayer. The intellectualized regulation system includes a zoning module, an information collection module, and a pesticide spray regulation module, wherein the zoning module is used to classify an area to be sprayed into n target areas, the information collection module is used to collect actual leaf area indices and maximum height values of plants in the n target areas, and the pesticide spray regulation module is used to adjust the pesticide spray mode of the n target areas according to the actual leaf area indices and the maximum height values of the plants in the n target areas. Through the intellectualized regulation system of the pesticide spraying equipment, the precise control of the pesticide spraying operation in the planting process of plants is achieved, the pesticide spraying mode is adjusted from the aspect of the actual growing state of the plants to meet the actual needs of the plants in the growing process, and the production efficiency and the effect of the plants are improved on the basis of the efficient monitoring of the agricultural planting process.

Wie in der vorliegenden Beschreibung und in den folgenden Ansprüchen verwendet, schließt die Bedeutung von „ein“, „eine“ und „die“ den Plural ein, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes vorschreibt. Wie in der vorliegenden Beschreibung verwendet, schließt die Bedeutung von „in“ auch „in“ und „am“ ein, sofern der Kontext nicht eindeutig etwas anderes vorschreibt.As used in the present specification and the following claims, the meaning of "a", "an" and "the" includes the plural unless the context clearly dictates otherwise. As used in the present specification, the meaning of "in" also includes "in" and "am" unless the context clearly dictates otherwise.

Die Aufzählung von Wertebereichen dient lediglich als Kurzbezeichnung für jeden einzelnen Wert, der in den Bereich fällt. Sofern hier nicht anders angegeben, wird jeder einzelne Wert in die Spezifikation aufgenommen, als ob er hier einzeln aufgeführt wäre.The enumeration of value ranges serves only as a short name for each individual value that falls within the range. Unless otherwise noted here, each individual value is included in the specification as if it were individually listed here.

Die Verwendung von Beispielen oder beispielhaften Formulierungen (z. B. „wie“) in Bezug auf bestimmte Ausführungsformen dient lediglich der besseren Veranschaulichung der Erfindung und stellt keine Einschränkung des Umfangs der ansonsten beanspruchten Erfindung dar. Keine Formulierung in der Beschreibung ist als Hinweis auf ein nicht beanspruchtes Element zu verstehen, das für die Ausübung der Erfindung wesentlich ist.The use of examples or exemplary language (e.g., "such as") with respect to particular embodiments is intended solely to better illustrate the invention and should not be construed as limiting the scope of the otherwise claimed invention. No language in the specification is intended as an indication of a unclaimed element essential to the practice of the invention.

Die in diesem Abschnitt „Hintergrund“ offengelegten Informationen dienen lediglich dem besseren Verständnis des Hintergrunds der Erfindung und können daher Informationen enthalten, die nicht zum Stand der Technik gehören und die einem Fachmann in diesem Land bereits bekannt sind.The information disclosed in this Background section is only for enhancement of understanding of the background of the invention and therefore it may contain information that does not form the prior art and that is already known in this country to a person skilled in the art.

ZUSAMMENFASSUNGSUMMARY

Bevor die vorliegenden Systeme und Methoden beschrieben werden, sei darauf hingewiesen, dass diese Anwendung nicht auf die beschriebenen Systeme und Methoden beschränkt ist, da es mehrere mögliche Ausführungsformen geben kann, die in der vorliegenden Offenlegung nicht ausdrücklich dargestellt sind. Es ist auch zu verstehen, dass die in der Beschreibung verwendete Terminologie nur zur Beschreibung der besonderen Versionen oder Ausführungsformen dient und nicht dazu gedacht ist, den Umfang der vorliegenden Anwendung zu begrenzen.Before describing the present systems and methods, it should be noted that this application is not limited to the systems and methods described, as there may be several possible embodiments that are not expressly illustrated in the present disclosure. It is also to be understood that the terminology used in the specification is for the purpose of describing particular versions or embodiments only and is not intended to limit the scope of the present application.

Die vorliegende Erfindung behebt und löst vor allem die technischen Probleme, die im Stand der Technik bestehen. Als Antwort auf diese Probleme offenbart die vorliegende Erfindung ein System zur Überwachung der Gesundheit von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und Faltungsneuronalem Netzwerk.Above all, the present invention addresses and solves the technical problems that exist in the prior art. In response to these problems, the present invention discloses a system for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network.

Ein Aspekt der vorliegenden Erfindung ist die Vorstellung eines Systems zur Überwachung der Gesundheit von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und einem neuronalen Faltungsnetzwerk, wobei das System Folgendes umfasst: eine Sensoreinheit, wobei die Sensoreinheit eine Vielzahl von Sensoren umfasst, die an verschiedenen Stellen des landwirtschaftlichen Feldes angeordnet sind, wobei die Vielzahl der Sensoren mindestens einen optischen Sensor umfasst, wobei der optische Sensor eine optische Lichtquelleneinheit umfasst, um Licht in Richtung der Pflanze zu erzeugen, und eine optische Empfängereinheit, die dazu verwendet wird, von der Pflanze reflektiertes Licht zu erhalten; und eine Steuereinheit, die verwendet wird, um von der Mehrzahl der optischen Sensoren der Sensoreinheit eine Verbindung herzustellen, wobei die Steuereinheit die von der Mehrzahl der optischen Sensoren der Sensoreinheit empfangenen Informationen unter Verwendung eines Bildverarbeitungsmoduls verarbeitet, wobei die Steuereinheit den normalisierten Differenzvegetationsindex von unterteilten Bereichen des landwirtschaftlichen Feldes gemäß der Verarbeitung von Informationen von jeder der Gruppe von optischen Sensoren des unterteilten Bereichs unter Verwendung eines Bildverarbeitungsmoduls bestimmt und berechnet, wobei die Steuereinheit nach der Bestimmung des normalisierten Differenzvegetationsindex eine Empfehlung von landwirtschaftlichen Praktiken an den Benutzer gemäß den verarbeiteten Informationen mit dem Typ der Kultur und dem Zustand der Kultur unter Verwendung eines neuronalen Netzwerkmoduls sendet.One aspect of the present invention is the provision of a system for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network, the system comprising: a sensor unit, the sensor unit comprising a plurality of sensors located at different locations of the agricultural field, the plurality of sensors comprising at least one optical sensor, the optical sensor comprising an optical light source unit for generating light towards the plant and an optical receiver unit used to detect light reflected from the plant to obtain; and a control unit used to control one of the plurality of optical sensors of the sensor unit to establish connection, wherein the control unit processes the information received from the plurality of optical sensors of the sensor unit using an image processing module, wherein the control unit calculates the normalized difference vegetation index of divided areas of the agricultural field according to the processing of information from each of the group of optical sensors of the divided area determined and calculated using an image processing module, wherein after determining the normalized difference vegetation index, the control unit sends a recommendation of agricultural practices to the user according to the processed information with the type of crop and the state of the crop using a neural network module.

Figurenlistecharacter list

Um verschiedene Aspekte einiger Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung zu verdeutlichen, wird eine genauere Beschreibung der Erfindung durch Bezugnahme auf bestimmte Ausführungsformen, die in der beigefügten Zeichnung dargestellt sind, gegeben. Es wird davon ausgegangen, dass diese Zeichnung nur illustrierte Ausführungsformen der Erfindung zeigt und daher nicht als Einschränkung ihres Umfangs zu betrachten ist. Die Erfindung wird mit zusätzlicher Spezifität und Detail durch die Verwendung der beigefügten Zeichnung beschrieben und erläutert.In order to clarify various aspects of some embodiments of the present invention, a more detailed description of the invention will be given by reference to specific embodiments illustrated in the accompanying drawings. It is understood that these drawings show only illustrated embodiments of the invention and therefore should not be considered as limiting its scope. The invention will be described and illustrated with additional specificity and detail through the use of the accompanying drawings.

Damit die Vorteile der vorliegenden Erfindung leicht verstanden werden, wird im Folgenden eine detaillierte Beschreibung der Erfindung in Verbindung mit der beigefügten Zeichnung erörtert, die jedoch nicht als Beschränkung des Umfangs der Erfindung auf die beigefügte Zeichnung angesehen werden sollte, in der:

1 ein Blockdiagramm des intelligenten Systems (10) zur Vorhersage der RNA-Sekundärstruktur unter Verwendung von Faltungsneuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz zeigt.

In order that the advantages of the present invention may be readily understood, a detailed description of the invention will be discussed below in conjunction with the accompanying drawing, which should not, however, be construed as limiting the scope of the invention to the accompanying drawing, in which:

1 Figure 12 shows a block diagram of the intelligent system (10) for predicting RNA secondary structure using convolutional neural networks and artificial intelligence.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNGDETAILED DESCRIPTION

Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf ein System zur Überwachung der Gesundheit von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und Faltungsneuronalem Netz. 1 zeigt ein detailliertes Blockdiagramm eines intelligenten Systems (10) zur Vorhersage der RNA-Sekundärstruktur unter Verwendung von neuronalen Faltungsnetzwerken und künstlicher Intelligenz.The present invention relates to a system for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and convolutional neural network. 1 Figure 12 shows a detailed block diagram of an intelligent system (10) for predicting RNA secondary structure using convolutional neural networks and artificial intelligence.

Obwohl die vorliegende Offenbarung mit dem Zweck des Systems zur Überwachung der Gesundheit von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und Faltungsneuronalem Netzwerk beschrieben wurde, sollte man sich darüber im Klaren sein, dass dies nur zur beispielhaften Veranschaulichung der Erfindung getan wurde und dass jeder andere Zweck oder jede andere Funktion, für die die erläuterten Strukturen oder Konfigurationen verwendet werden könnten, in den Anwendungsbereich der vorliegenden Offenbarung fällt.Although the present disclosure has been described with the purpose of monitoring the health of plants in precision agriculture using image processing and convolutional neural network, it should be understood that this was done solely to exemplify the invention and that any other Purpose or any other function for which the illustrated structures or configurations could be used falls within the scope of the present disclosure.

Das System (10) zur Überwachung des Gesundheitszustandes von Pflanzen in der Präzisionslandwirtschaft unter Verwendung von Bildverarbeitung und Faltungsneuronalem Netzwerk wird offengelegt.The system (10) for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and convolutional neural network is disclosed.

Das System besteht aus einer Sensoreinheit (1) und einer Steuereinheit (2).The system consists of a sensor unit (1) and a control unit (2).

Die Sensoreinheit (1) umfasst eine Vielzahl von Sensoren (11), die an verschiedenen Stellen des landwirtschaftlichen Feldes angebracht sind.The sensor unit (1) comprises a large number of sensors (11) which are installed at different points on the agricultural field.

Die Vielzahl der Sensoren (11) umfasst mindestens einen optischen Sensor (12).The plurality of sensors (11) includes at least one optical sensor (12).

Der optische Sensor (12) besteht aus einer optischen Lichtquelle, die Licht in Richtung der Pflanze erzeugt, und einer optischen Empfangseinheit, die das von der Pflanze reflektierte Licht empfängt.The optical sensor (12) consists of an optical light source, which generates light in the direction of the plant, and an optical receiving unit, which receives the light reflected from the plant.

Die Steuereinheit (2) dient zum Anschluss von mehreren optischen Sensoren (12) der Sensoreinheit (1).The control unit (2) is used to connect several optical sensors (12) of the sensor unit (1).

Die Steuereinheit (2) verarbeitet die von der Vielzahl der optischen Sensoren (12) der Sensoreinheit (1) empfangenen Informationen mit Hilfe eines Bildverarbeitungsmoduls (21).The control unit (2) processes the information received from the plurality of optical sensors (12) of the sensor unit (1) with the aid of an image processing module (21).

Die Steuereinheit (2) bestimmt und berechnet den normalisierten Differenz-Vegetationsindex der unterteilten Bereiche des landwirtschaftlichen Feldes entsprechend der Verarbeitung der Informationen jeder Gruppe von optischen Sensoren (12) des unterteilten Bereichs unter Verwendung des Bildverarbeitungsmoduls (21).The control unit (2) determines and calculates the normalized difference vegetation index of the divided areas of the agricultural field according to the processing of the information of each group of optical sensors (12) of the divided area using the image processing module (21).

Die Steuereinheit (2) sendet nach der Bestimmung des normalisierten Differenzvegetationsindexes Empfehlungen für landwirtschaftliche Praktiken an den Benutzer entsprechend den verarbeiteten Informationen mit der Art der Kultur und dem Zustand der Kultur unter Verwendung eines neuronalen Netzwerkmoduls.The control unit (2), after determining the normalized difference vegetation index, sends recommendations for agricultural practices to the user according to the processed information with the type of crop and the condition of the crop using a neural network module.

Die Steuereinheit (2) empfiehlt Praktiken für den Dünger- und Wasserbedarf.The controller (2) recommends practices for fertilizer and water requirements.

Die Steuereinheit (2) umfasst mindestens eine Verarbeitungseinheit, einen Speicher und eine Kommunikationseinheit.The control unit (2) comprises at least a processing unit, a memory and a communication unit.

Die Sensoreinheit (1) berechnet den normalisierten Differenz-Vegetationsindex als Differenz zwischen Nah-Infrarot (NIR) und Rot (RED) Reflexion geteilt durch ihre Summe durch das von den Pflanzen reflektierte Licht.The sensor unit (1) calculates the normalized difference vegetation index as the difference between near-infrared (NIR) and red (RED) reflectance divided by their sum by the light reflected from the plants.

Die Abbildung und die vorangehende Beschreibung zeigen Beispiele für Ausführungsformen. Der Fachmann wird verstehen, dass eines oder mehrere der beschriebenen Elemente durchaus zu einem einzigen Funktionselement kombiniert werden können. Alternativ dazu können bestimmte Elemente in mehrere Funktionselemente aufgeteilt werden. Elemente aus einer Ausführungsform können einer anderen Ausführungsform hinzugefügt werden. Die Reihenfolge der hier beschriebenen Prozesse kann beispielsweise geändert werden und ist nicht auf die hier beschriebene Weise beschränkt. Darüber hinaus müssen die Aktionen eines Blockdiagramms nicht in der gezeigten Reihenfolge ausgeführt werden, und es müssen auch nicht unbedingt alle Aktionen ausgeführt werden. Auch können diejenigen Handlungen, die nicht von anderen Handlungen abhängig sind, parallel zu den anderen Handlungen ausgeführt werden. Der Umfang der Ausführungsformen ist durch diese spezifischen Beispiele keineswegs begrenzt.The figure and the preceding description show examples of embodiments. Those skilled in the art will understand that one or more of the elements described may well be combined into a single functional element. Alternatively, certain elements can be broken down into multiple functional elements. Elements from one embodiment may be added to another embodiment. For example, the order of the processes described herein may be changed and is not limited to the manner described herein. Also, the actions of a block diagram do not need to be performed in the order shown, and not all actions need to be performed. Also, those actions that are not dependent on other actions can be performed in parallel with the other actions. The scope of the embodiments is in no way limited by these specific examples.

Obwohl Ausführungsformen der Erfindung in einer für strukturelle Merkmale und/oder Methoden spezifischen Sprache beschrieben wurden, sind die beigefügten Ansprüche nicht notwendigerweise auf die beschriebenen spezifischen Merkmale oder Methoden beschränkt. Vielmehr werden die spezifischen Merkmale und Methoden als Beispiele für Ausführungsformen der Erfindung offenbart.Although embodiments of the invention have been described in language specific to structural features and/or methods, the appended claims are not necessarily limited to the specific features or methods described. Rather, the specific features and methods are disclosed as examples of embodiments of the invention.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN DESCRIPTION

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CN 108184792 [0021]

Claims

A system (10) for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network, the system comprising A sensor unit (1), the sensor unit (1) comprising a plurality of sensors (11) which are arranged at different points of the agricultural field, the plurality of sensors (11) comprising at least one optical sensor (12), the optical sensor (12) comprising an optical light source unit to generate light towards the plant and an optical receiver unit used to receive reflected light from the plant; and a control unit (2) used to establish a connection from a plurality of the optical sensors (12) of the sensor unit (1), the control unit (2) receiving the signals from the plurality of optical sensors (12) of the sensor unit (1) received information using an image processing module (21), wherein the control unit (2) processes the normalized differential vegetation index of subdivided areas of the agricultural field according to processing information from each of the group of optical sensors (12) of the subdivided area using an image processing module (21) determined and calculated, wherein the control unit (2) after determining the normalized difference vegetation index sends a recommendation of agricultural practices to the user according to the processed information with the type of crop and the state of the crop using a neural network module.

The system (10) for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network claim 1 , where the controller (2) recommends practices for fertilizer and water requirements.

The system (10) for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network claim 1 , wherein the control unit (2) comprises at least a processing unit, a memory and a communication unit.

The system (10) for monitoring plant health in precision agriculture using image processing and a convolutional neural network claim 1 , wherein the sensor unit (1) calculates the normalized difference vegetation index as the difference between the reflectance in the near infrared (NIR) and the reflectance in red (RED) divided by their sum by the light reflected from the plants.