一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法技术

本发明专利技术提供了一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，通过视觉装置捕抓环境害虫数量信息，并基于该信息判断设备的启动学习型虫害防治设备；通过基于光、声、信息素、热辐射设计的诱捕机构诱捕并通过灭活机构杀死害虫，具有良好的害虫灭活功能；通过收集箱对虫尸进行收集，回收利用虫尸，具有良好的实用性；通过热风机构对害虫尸体进行烘干，减少害虫实体重量，便于搬运；基于视觉装置获取虫尸图像信息供云端服务器进行深度学习，实施更新病虫害识别分类库，具有良好的实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法
本专利技术涉及到虫害防治方法领域，具体涉及到一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法。
技术介绍
病虫害防治是为了减轻或防止害虫危害作物或人畜，而人为地采取某些手段，一般可以分为采用杀虫剂等化学物质进行的化学防治和利用光或射线等物理能或建造障壁的物理防治。第二次世界大战以后，以有机合成药剂为主的农药的发展，杀灭害虫已比较容易，但同时，由于抗药性的增加和天敌的减少而使害虫再度增加以及原来并无危害的潜在害虫造成危害；同时，由于这些农药直接危害人畜，或农药的残留通过食物链进行生物浓缩而对人畜造成危害，人们对这些问题已意识到要进行综合防治或病虫害的控制，应以不互相冲突的形式协调地使用所有可能利用的手段。视觉、声音、信息素和热源辐射等对昆虫近距离寻找食物、寄主和配偶等行为有着重要的作用。因此，可以以此为基础针对害虫进行诱捕，对害虫进行诱导和捕杀。
技术实现思路
为了解决现有的问题，本专利技术提供了一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，通过视觉装置捕抓环境害虫数量信息，并基于该信息判断设备的启动学习型虫害防治设备；通过基于光、声、信息素、热辐射设计的诱捕机构诱捕并通过灭活机构杀死害虫，具有良好的害虫灭活功能；通过收集箱对虫尸进行收集，回收利用虫尸，具有良好的实用性；通过热风机构对害虫尸体进行烘干，减少害虫实体重量，便于搬运；基于视觉装置获取虫尸图像信息供云端服务器进行深度学习，实施更新病虫害识别分类库，具有良好的实用性；结合学习型虫害防治设备的定期性运行的性质，使用太阳能板进行供能和使用蓄电池进行储能，具有良好的经济效益。相应的，本专利技术提供了一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，该学习型虫害防治设备包括用于支撑的壳体、用于储电供能的蓄电装置、用于害虫诱捕和害虫灭活的诱杀装置、用于运送害虫尸体的输送装置、用于回收害虫尸体的收集装置、用于获取环境害虫信息和获取害虫尸体信息的视觉装置、控制装置和云端服务器；所述控制装置包括电路板，所述电路板上设置有MCU、储存器、用于与所述云端服务器远程连接的无线通讯模块；所述控制装置分别与所述视觉装置、诱杀装置、输送装置、收集装置连接，并基于所述无线通讯模块与所述云端服务器连接；所述云端服务器具有针对构建病虫害识别分类库的深度学习功能；所述储存器中储存有离线病虫害识别分类库；所述基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法包括以下步骤：基于所述视觉装置获取实时环境图像；基于所述实时环境图像，所述控制装置基于所述离线病虫害识别分类库实时计算虫害预测因子；当所述虫害预测因子超过安全预测因子时，所述控制装置控制所述诱杀装置、输送装置、收集装置启动；所述诱杀装置杀死害虫，害虫尸体经所述输送装置运送至收集装置中；基于所述视觉装置获取所述输送装置上的害虫尸体信息，并基于所述无线通讯模块上传至所述云端服务器；所述云端服务器基于深度学习，将害虫尸体信息更新至病虫害识别分类库；所述MCU基于所述无线通讯模块将所述云端服务器的病虫害识别分类库同步至所述储存器中的离线病虫害识别分类库；当所述虫害预测因子低于安全预测因子时，控制装置控制诱杀装置、输送装置、收集装置停止运动。本专利技术提供的基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，通过视觉装置捕抓环境害虫数量信息，并基于该信息判断设备的启动学习型虫害防治设备；通过基于光、声、信息素、热辐射设计的诱捕机构诱捕并通过灭活机构杀死害虫，具有良好的害虫灭活功能；通过收集箱对虫尸进行收集，回收利用虫尸，具有良好的实用性；通过热风机构对害虫尸体进行烘干，减少害虫实体重量，便于搬运；基于视觉装置获取虫尸图像信心供云端服务器进行深度学习，实施更新病虫害识别分类库，具有良好的实用性；结合学习型虫害防治设备的定期性运行的性质，使用太阳能板进行供能和使用蓄电池进行储能，具有良好的经济效益。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。为了附图显示清晰，附图中的螺纹线和齿轮轮廓线部分隐藏。图1为学习型虫害防治设备的三维结构示意图；图2为隐藏太阳能顶盖后的学习型虫害防治设备的三维结构示意图；图3为实施例二的视觉装置三维结构示意图；图4为视觉装置剖面视图；图5为诱杀装置三维结构示意图；图6为输送装置三维结构示意图；图7为收集装置三维结构示意图；图8为收集装置俯视图；图9为收集装置侧视图；图10为压缩机构三维结构示意图；图11为压缩机构状态一侧视图；图12为压缩机构状态二侧视图；图13为学习型虫害防治设备剖面图；图14为学习型虫害防治设备连接结构示意图；图15为基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法流程图；图16为参考阈值数据表示意图；图17为深度学习网络架构示意图；图18为Inception模块的结构框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1示出了本专利技术实施例的学习型虫害防治设备的三维结构示意图。本专利技术实施例提供了一种学习型虫害防治设备，包括壳体1、用于储电供能的蓄电装置2、用于害虫诱捕和害虫灭活的诱杀装置3、用于运送害虫尸体的输送装置5、用于回收害虫尸体的收集装置4、用于获取环境害虫信息和获取害虫尸体信息的视觉装置6、用于获取环境温度和湿度信息的感应装置9、控制装置8和云端服务器。壳体1主要用于承载其余装置部件，在壳体1背面的下方，设置有喂养槽7；喂养槽7敞开，供家禽食用害虫的尸体。图2示出了本专利技术实施例隐藏太阳能板顶盖后的虫害防治设备三维结构示意图。本专利技术实施例的视觉装置6包括多个不同种类的光学传感器，例如可见光传感器、红外传感器、多光谱传感器。由于光学传感器的传感范围多为扇形的或锥面的，为了无死角的捕抓到虫害防治设备四周全方位的环境信息且能观察到运输装置5上的害虫尸体，多个光学传感器需布置在具有多个自由度的可运动的视觉驱动装置上，从而可获取到虫害防治设备周围的环境信息和观察到运输装置5上的害虫尸体。一般的，多个光学传感器的布置形式主要分为两种，一种是将多个光学传感器设置在同一组视觉驱动装置上，多个光学传感器观察的环境实时相同，与此同时可将所得到的图像实时叠加提取信息；另一种则是将多个光学传感器分别设置在不同方位的视觉驱动装置中，通过各自的视觉驱动装置运动，每个光学传感器在完成所有角度的环境视觉信息获取后，再进行图像叠加提取信息；以下分别针对两种情况对视觉装置进行介绍，需要说明的是，两种实施方式的转盘都是由同一套视觉转动驱动装置驱动的，为了避免重复介绍，首先先对光学传感器的摆动控制进行介绍，然后再统一对转盘的转动控制进行介绍。实施例一：图2示出了本专利技术实施例的视觉装置局部放大示意图。本专利技术实施例的视觉装置包括多个光学传感器603和多组视觉摆动驱动机构，视觉摆动驱动机构包括视觉摆动驱动电机602和摆动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，其特征在于，所述学习型虫害防治设备包括用于支撑的壳体、用于储电供能的蓄电装置、用于害虫诱捕和害虫灭活的诱杀装置、用于运送害虫尸体的输送装置、用于回收害虫尸体的收集装置、用于获取环境害虫信息和获取害虫尸体信息的视觉装置、控制装置和云端服务器；所述控制装置包括电路板，所述电路板上设置有MCU、储存器、用于与所述云端服务器远程连接的无线通讯模块；所述控制装置分别与所述视觉装置、诱杀装置、输送装置、收集装置连接，并基于所述无线通讯模块与所述云端服务器连接；所述云端服务器具有针对构建病虫害识别分类库的深度学习功能；所述储存器中储存有离线病虫害识别分类库；所述基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法包括以下步骤：以一预设时间为探测时间间隔，基于所述视觉装置获取实时环境图像；基于所述实时环境图像，所述控制装置基于所述离线病虫害识别分类库实时计算虫害预测因子并判断虫害预测因子是否超过安全预测因子；当所述虫害预测因子小于安全预测因子时，执行所述以一预设时间为探测时间间隔，基于所述视觉装置获取实时环境图像步骤；当所述虫害预测因子超过安全预测因子时，所述控制装置控制所述诱杀装置、输送装置、收集装置启动；所述诱杀装置杀死害虫，害虫尸体经所述输送装置运送至收集装置中；基于所述视觉装置获取所述输送装置上的害虫尸体信息并基于所述无线通讯模块上传至所述云端服务器；所述云端服务器基于深度学习，将害虫尸体信息更新至病虫害识别分类库；所述MCU基于所述无线通讯模块将所述云端服务器的病虫害识别分类库同步至所述储存器中的离线病虫害识别分类库；所述诱杀装置、输送装置、收集装置按预设程序运行一周期后，有序停止运行，然后执行所述所述以一预设时间为探测时间间隔，基于所述视觉装置获取实时环境图像步骤。...

【技术特征摘要】
1.一种基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，其特征在于，所述学习型虫害防治设备包括用于支撑的壳体、用于储电供能的蓄电装置、用于害虫诱捕和害虫灭活的诱杀装置、用于运送害虫尸体的输送装置、用于回收害虫尸体的收集装置、用于获取环境害虫信息和获取害虫尸体信息的视觉装置、控制装置和云端服务器；所述控制装置包括电路板，所述电路板上设置有MCU、储存器、用于与所述云端服务器远程连接的无线通讯模块；所述控制装置分别与所述视觉装置、诱杀装置、输送装置、收集装置连接，并基于所述无线通讯模块与所述云端服务器连接；所述云端服务器具有针对构建病虫害识别分类库的深度学习功能；所述储存器中储存有离线病虫害识别分类库；所述基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法包括以下步骤：以一预设时间为探测时间间隔，基于所述视觉装置获取实时环境图像；基于所述实时环境图像，所述控制装置基于所述离线病虫害识别分类库实时计算虫害预测因子并判断虫害预测因子是否超过安全预测因子；当所述虫害预测因子小于安全预测因子时，执行所述以一预设时间为探测时间间隔，基于所述视觉装置获取实时环境图像步骤；当所述虫害预测因子超过安全预测因子时，所述控制装置控制所述诱杀装置、输送装置、收集装置启动；所述诱杀装置杀死害虫，害虫尸体经所述输送装置运送至收集装置中；基于所述视觉装置获取所述输送装置上的害虫尸体信息并基于所述无线通讯模块上传至所述云端服务器；所述云端服务器基于深度学习，将害虫尸体信息更新至病虫害识别分类库；所述MCU基于所述无线通讯模块将所述云端服务器的病虫害识别分类库同步至所述储存器中的离线病虫害识别分类库；所述诱杀装置、输送装置、收集装置按预设程序运行一周期后，有序停止运行，然后执行所述所述以一预设时间为探测时间间隔，基于所述视觉装置获取实时环境图像步骤。2.如权利要求1所述的基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，其特征在于，所述视觉装置包括可见光传感器、红外传感器和多光谱传感器；所述基于所述视觉装置获取实时环境图像包括以下步骤：所述可见光传感器获取可见光环境图像信息；所述红外传感器获取热红外环境图像信息；所述多光谱传感器获取多光谱环境图像信息。3.如权利要求2所述的基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，其特征在于，所述学习型虫害防治设备还包括用于获取环境温度和湿度信息的感应装置，所述感应装置与所述控制装置连接；所述储存器中储存有多张参考阈值数据表；所述基于所述实时环境图像，所述控制装置实时计算虫害预测因子包括以下步骤：所述MCU接收可见光环境图像信息、热红外环境图像信息、多光谱环境图像信息和由所述感应装置获取的温度信息和湿度信息；预设周期时间为t；基于所述温度信息和湿度信息，所述MCU从所述储存器的多张参考阈值数据表中提取参考阀值aref；基于所述MCU统计单个周期内所述可见光环境图像信息中的害虫数量Sumt，并计算害虫的数量指数基于所述MCU和所述离线病虫害识别分类库识别所述红外环境图像信息、多光谱环境图像信息中的害虫种类和害虫的危害程度，得到病虫害指数b(0≤b≤1)；构建病虫害预测因子α＝Ka(a-aref)+Kbb，Ka,Kb为预设定的权重常数且Ka,Kb≥0。4.如权利要求3所述的基于学习型虫害防治设备的虫害防治方法，其特征在于，所述输送装置包括有输送带，所述输送带前端与所述诱杀装置末端相对；所述储存器中储存有预设的安全预测因子；所述收集装置包括用于收集害虫尸体的收集箱，所述收集箱与所述输送带末端相对；所述当所述虫害预测因子超过安全预测因子时，所述控制装置控制所述诱杀装置、输送装置、收集装置启动包括以下步骤：当所述虫害预测因子超过安全预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宇，陈再励，钟震宇，骆少明，侯超钧，庄家俊，郭琪伟，
申请(专利权)人：仲恺农业工程学院，华南智能机器人创新研究院，广东省智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：广东,44