RU2021130475A - Опрыскиватель для борьбы с вредителями на основе камеры - Google Patents
Опрыскиватель для борьбы с вредителями на основе камеры Download PDFInfo
- Publication number
- RU2021130475A RU2021130475A RU2021130475A RU2021130475A RU2021130475A RU 2021130475 A RU2021130475 A RU 2021130475A RU 2021130475 A RU2021130475 A RU 2021130475A RU 2021130475 A RU2021130475 A RU 2021130475A RU 2021130475 A RU2021130475 A RU 2021130475A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- processing
- insect
- image
- several
- control
- Prior art date
Links
Claims (39)
1. Способ обработки возделываемого поля против вредителей, включающий:
получение (S10) изображения (10) заданных пределов (310) растительности возделываемого поля (300);
распознавание (S20) предметов (20) на полученном изображении (10) заданных пределов;
идентификацию (S30) одного или нескольких графических признаков (31, 32, … 39) популяции насекомых на основе распознанных предметов и базы (90) данных, в которой хранятся образцы (931, 932, … 939) популяции насекомых;
определение (S40) меры количества популяции насекомых на основе идентифицированных графических признаков;
управление (S50) установки (60) для обработки обрабатывающего устройства (200) на основе определенного количества популяции насекомых,
причем управление (S50) установки (60) для обработки включает приведение в действие (S60) обрабатывающего блока (61, 62, 63), если количество насекомых-вредителей первого типа (931, 932) и/или второго типа (933, 934) достигает заданного порога (tp), и блокирование приведения в действие обрабатывающего блока (61, 62, 63) в случае, если количество полезных насекомых (936, 937) конкретного типа достигает заданного порога (tb).
2. Способ по п. 1, причем управление (S50) установки (60) для обработки осуществляют на основе справочной таблицы, в которой хранится отношение количества популяции насекомых-вредителей и количества популяции полезных насекомых и соответствующая количественная степень приведения в действие для обрабатывающего блока (61, 62, 63), которая закреплена за соответствующим отношением.
3. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем распознавание (S20) предметов (20) на полученном изображении (10) осуществляют на основе спектрального обнаружения по меньшей мере одного пикселя, в частности, обнаружения по меньшей мере одного пикселя в красном / зеленом / ближнем инфракрасном (RGNIR) диапазоне, причем графический признак (31, 32, … 39) основывается на расположении по меньшей мере одного обнаруженного пикселя в цветовом пространстве, в частности, цветовом пространстве RGNIR.
4. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем идентификация (S30) одного или нескольких графических признаков (31, 32, … 39) популяции насекомых основывается на алгоритме, вырабатываемом на основе хранящихся образцов (931, 932, … 939) популяции насекомых в базе (90) данных.
5. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем идентифицированный графический признак (31, 32, … 39) популяции насекомых хранится в качестве образца (931, 932, … 939) популяции насекомых в базе (90) данных.
6. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем распознавание (S10) предметов (20) проводят на нескольких заданных ограниченных участках (310, 320, 330) одновременно, причем идентификацию (S30) одного или нескольких графических признаков (31, 32, … 39) популяции насекомых проводят на нескольких заданных ограниченных участках, соответственно, причем определение (S40) меры количества популяции насекомых проводят на нескольких заданных ограниченных участках, соответственно, причем управление (S50) установки (60) для обработки обрабатывающего устройства (200) проводят для одного или нескольких обрабатывающих блоков (61, 62, 63), закрепленных за соответствующими одним или несколькими ограниченными участками (310, 320, 330).
7. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем распознавание (S20) предметов (20) на изображении (10) включает по меньшей мере одно из: распознавание формы (21), частота взмахов крыльев и спектральные характеристики (22) определенного типа насекомого, в частности, в цветовом пространстве RGNIR определенного типа насекомого.
8. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем хранящиеся образцы (931, 932, … 939) представляют отдельного насекомого-вредителя (931, 933) или агломерацию из нескольких насекомых-вредителей (932, 934), в частности, одного колорадского жука или агломерацию из нескольких колорадских жуков (931, 932), одного рапсового цветоеда или агломерацию из нескольких рапсовых цветоедов (933, 934) или их комбинацию (935), и/или хранящиеся образцы представляют одно полезное насекомое (936) или агломерацию из нескольких полезных насекомых (937), в частности, одну пчелу или агломерацию из нескольких пчел.
9. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем хранящиеся образцы представляют комбинацию (938, 939)
одного насекомого-вредителя или агломерации из нескольких насекомых-вредителей, в частности, одного колорадского жука или агломерации из нескольких колорадских жуков и/или одного рапсового цветоеда или агломерации из нескольких рапсовых цветоедов, и
одного полезного насекомого или агломерации из нескольких полезных насекомых, в частности, одной пчелы или агломерации из нескольких пчел.
10. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем определение (S40) меры количества популяции насекомых включает определение (S41) по меньшей мере одного из: количества конкретного первого типа насекомых-вредителей (931, 932), в частности, колорадских жуков, количества конкретного второго типа насекомых-вредителей (933, 934), в частности, рапсовых цветоедов, и/или количества определенного третьего типа полезных насекомых (936, 937), в частности, пчел.
11. Способ по одному из предыдущих пунктов, причем определение (S40) включает онлайн-определение меры количества популяции насекомых на основе идентифицированных графических признаков, причем, в частности, во время прохождения по полю захватывают изображения и/или сканы, собирают информацию и осуществляют локальное нанесение в соответствии с изображенным и/или сканированным предметом; причем захват изображения и/или захват скана синхронизируют таким образом, что она коррелирует со скоростью во время прохождения.
12. Управляющее устройство для обрабатывающего устройства, в частности, распылителя (200) с компьютерным управлением для обработки возделываемого поля (300) против вредителей, включающее:
интерфейс (110) изображения;
интерфейс (160) управления обработки;
интерфейс (190) базы данных;
блок (120) распознавания изображения, приспособленный для распознавания предметов (20) на изображении (10), полученном от интерфейса изображения;
блок (130) идентификации, приспособленный для идентификации одного или нескольких графических признаков (31, 32, … 39) популяции насекомых на основе выходных данных блока распознавания изображения и образцов (931, 932, … 939) популяции насекомых, получаемых из базы (90) данных хранящихся образцов (931, 932, … 939) популяции вредителей через интерфейс (190) базы данных;
блок (140) определения, приспособленный для определения меры количества популяции насекомых на основе идентифицированных графических признаков (31, 32, … 39);
управляющий блок (150), приспособленный для генерирования управляющего сигнала для установки (60) для обработки обрабатывающего устройства (200) на основе определенной меры количества популяции насекомых и для вывода управляющего сигнала на интерфейс (160) управления обработки,
причем управляющий блок (150) приспособлен для генерирования сигнала приведения в действие для обрабатывающего блока (61, 62, 63), если количество насекомых-вредителей первого типа (931, 932) и/или второго типа (933, 934) достигает заданного порога (tp), и генерирования блокирующего сигнала для отключения обрабатывающего блока (61, 62, 63), если количество полезных насекомых (936, 937) определенного типа достигает заданного порога (tb).
13. Управляющее устройство по п. 12, причем блок (120) распознавания изображения приспособлен для проведения распознавания предмета на нескольких ограниченных участках (310, 320, 330) одновременно, причем блок (130) идентификации приспособлен для идентификации одного или нескольких графических признаков (31, 32, … 39) популяции насекомых на нескольких ограниченных участках, соответственно, причем блок (140) определения приспособлен для определения меры количества популяции насекомых на нескольких ограниченных участках, соответственно, причем управляющий блок (150) приспособлен для управления установки (60) для обработки обрабатывающего устройства (200) для одного или нескольких обрабатывающих блоков (61, 62, 63), закрепленных за соответствующими одним или несколькими ограниченными участками (310, 320, 330).
14. Обрабатывающее устройство для обработки возделываемого поля (300) против вредителей, включающее:
устройство (220) захвата изображений, приспособленное для получения изображения (10) от заданного ограниченного участка (310) растительности возделываемого поля (300);
установку (60) для обработки, имеющую один или несколько обрабатывающих блоков (61, 62, 63);
интерфейс (210) изображения приспособленный для обеспечения изображения (10), захваченного устройством (220) захвата изображений, для управляющего устройства (100) по одному из пунктов 12-13;
интерфейс (260) управления обработки, приспособленный для приема сигнала управления обработки от управляющего устройства (100) по одному из пп. 11, 12;
причем интерфейс (210) изображения обрабатывающего устройства (200) предусмотрен с возможностью соединения с интерфейсом (110) изображения управляющего устройства (100) по одному из пп. 11, 12,
причем интерфейс (260) управления обработки обрабатывающего устройства (200) предусмотрен с возможностью соединения с интерфейсом (160) управления обработки управляющего устройства (100) по одному из пп. 12, 13,
причем обрабатывающее устройство (200) приспособлено для приведения в действие соответствующих обрабатывающих блоков (61, 62, 63) установки (60) для обработки на основе сигнала, полученного от управляющего устройства (100) по одному из пп. 12, 13, через интерфейс (260) управления обработки обрабатывающего устройства (200).
15. Обрабатывающее устройство по п. 14, причем устройство (220) захвата изображений включает одну или несколько камер (220, 230, 240), в частности, на стреле обрабатывающего устройства (200), причем блок (120) распознавания изображения приспособлен для распознавания насекомых и/или растительности с применением данных в цветовом пространстве красного / зеленого / синего (RGB) и/или ближнего инфракрасного (NRI).
16. Обрабатывающее устройство по одному из пп. 14, 15, также включающее управляющее устройство (100) по одному из пунктов 12-13, причем обрабатывающее устройство (200) сконструировано как распылитель с компьютерным управлением, причем установка для обработки представляет собой устройство (60) насадки, причем обрабатывающий блок или блоки являются насадкой или насадками (61, 62, 63).
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP19165176.9 | 2019-03-26 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2021130475A true RU2021130475A (ru) | 2023-04-26 |
Family
ID=
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10405535B2 (en) | Methods, systems and devices relating to real-time object identification | |
| CN108369635B (zh) | 用于航空图像获取与分析的方法 | |
| CN109922310B (zh) | 目标对象的监控方法、装置及系统 | |
| JP2021514548A (ja) | 目標対象物の監視方法、装置及びシステム | |
| US9642579B2 (en) | System and method for converting an input signal into an output signal | |
| KR20110053762A (ko) | 과수재배 현장에서 촬영된 이미지로부터 해충의 종류 및 분포를 분석하는 병해충 관리 시스템 | |
| US20220183266A1 (en) | Camera based pest management sprayer | |
| JP2011138310A (ja) | 有害鳥類の数及び停留位置の確定方法及びその確定装置並びに有害鳥類の防除方法 | |
| US20190096066A1 (en) | System and Method for Segmenting Out Multiple Body Parts | |
| CN109886129A (zh) | 提示信息生成方法和装置，存储介质及电子装置 | |
| Siddiqi et al. | Weed recognition based on erosion and dilation segmentation algorithm | |
| WO2018077101A1 (zh) | 虫害检查提示方法和装置 | |
| Suárez et al. | Pest detection and classification to reduce pesticide use in fruit crops based on deep neural networks and image processing | |
| US20180336694A1 (en) | System and Method for Passive Tracking Based on Color Features | |
| AU2021204034B2 (en) | Information processing device, information processing method and program | |
| RU2021130475A (ru) | Опрыскиватель для борьбы с вредителями на основе камеры | |
| Sharma et al. | Image-based automatic segmentation of leaf using clustering algorithm | |
| Knoll et al. | Vegetation index determination method based on color room processing for weed control applications in organic farming | |
| CN110706251B (zh) | 一种行人跨镜头跟踪方法 | |
| CN109934099A (zh) | 放置位置的提示方法及装置、存储介质、电子装置 | |
| Chang et al. | Improved deep learning-based approach for real-time plant species recognition on the farm | |
| Nasution | Non-destructive measurement for estimating leaf area of Bellis perennis | |
| Suh et al. | Shadow-resistant segmentation based on illumination invariant image transformation | |
| BAWEJA et al. | Early-season vineyard shoot and leaf estimation using computer vision techniques | |
| EP4128018B1 (en) | Method, system and computer programs for the automatic counting of the number of insects in a trap |