基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统，该毒品原植物种植侦测方法包括：采集包含不同生长环境中各毒品原植物的色坐标值域范围样本数据，并根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值；根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整；利用包括所述偏色摄像单元的航测设备航测得到毒品原植物种植数据；根据所述毒品原植物种植数据分析识别毒品原植物种植情况，其中，所述毒品原植物种植数据包括罂粟种植数据及大麻种植数据。本发明专利技术可以迅速准确且安全地侦测毒品原植物种植情况。

【技术实现步骤摘要】
基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统
本专利技术涉及无人机及信号处理
，尤其涉及一种基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统。
技术介绍
毒品，作为一种危害人类的产品，一直给人们的生活及社会的发展带来诸多困扰，为了使人们远离毒品，杜绝毒品的种植(即毒品源头)无疑是最直接有效的方法。近年来，政府加大了对毒品种植的严格检查，不法分子为了躲避检查，尽量避开聚居区种植，比如在偏远的山区进行毒品种植，山区地势陡峭，森林茂密，工作人员只能乘坐直升机进行巡查，由于距离较远，给禁毒工作带了很大困难。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于无人机的毒品原植物种植侦测方法及系统，以迅速准确且安全地侦测罂粟种植及大麻种植。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，包括：采集包含不同生长环境中各毒品原植物的色坐标值域范围的样本数据，并根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值；根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整；利用包括所述偏色摄像单元的航测设备航测得到毒品原植物种植数据；根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，其中，所述毒品原植物种植数据包括罂粟种植数据及大麻种植数据。一实施例中，根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值，包括：将所述色坐标值域范围中的色坐标值带入下述公式计算各所述色坐标值域范围对应的RGB数值：其中，X、Y、Z为色坐标值域。一实施例中，根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整，包括：根据所述RGB数值对所述CCD滤镜进行滤波处理，改变三原色的比例，使不同偏色摄像单元获取红绿蓝三原色中的一种；对所述CCD多晶硅电极和绝缘层的参数进行调整，以适应所述RGB数值的光波灵敏度和光谱响应特性。一实施例中，所述毒品原植物种植数据至少包括：偏色摄像单元拍摄的地物图像、基础性可见光设备拍摄的地物图像及多光谱图像的其中之一或者其组合。一实施例中，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，包括：将偏色摄像单元拍摄的地物图像中敏感度最高的区域识别为第一类罂粟种植或第一类大麻种植。一实施例中，将偏色摄像单元拍摄的地物图像中敏感度最高的区域识别为第一类罂粟种植或第一类大麻种植，包括：将同一被拍摄位置的红、绿、蓝三张地物图像进行比对，将在三张地物图像中敏感度均最高的至少一个区域识别为第一类罂粟种植或第一类大麻种植。一实施例中，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，包括：对基础性可见光设备拍摄的地物图像中的几何形状及色彩进行分析，在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中确定出与毒品原植物种植相关的航测关键信息；根据所述航测关键信息识别所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中的罂粟种植和/或大麻种植。一实施例中，所述航测关键信息包括：毒品原植物航测关键信息；所述毒品原植物航测关键信息包括：地块的位置、形状及大小，地块的边缘植被，毒品原植物在不同地方及不同生长期的外形，地块纹理信息；一实施例中，根据所述航测关键信息识别所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中的罂粟种植和/或大麻种植，包括：根据所述航测关键信息与第一约束条件，在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中筛选出疑似罂粟种植或疑似大麻种植；根据所述航测关键信息及第二约束条件，在疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像中筛选出第二类罂粟种植或第二类大麻种植。一实施例中，所述第一约束条件包括：地块几何尺寸及纹理信息；在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中筛选出疑似罂粟种植或疑似大麻种植，包括：将所述航测关键信息中的相关信息与所述地块几何尺寸及纹理信息进行比对，根据比对结果在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中筛选出疑似罂粟种植或疑似大麻种植。一实施例中，所述第二约束条件包括：历史数据库模板；在疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像中筛选出第二类罂粟种植或第二类大麻种植，包括：将疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像与所述历史数据库模板进行匹配，在疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像中筛选出第二类罂粟种植或第二类大麻种植。一实施例中，将疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像与所述历史数据库进行匹配，包括：对疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像进行增强处理，将增强处理后的疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像与所述历史数据库模板进行匹配，筛掉与罂粟种植和/或大麻种植外形相近的地物。一实施例中，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，包括：将第一类罂粟种植与第二类罂粟种植物进行比对，确定罂粟种植；和/或，将第一类大麻种植与第二类大麻种植进行比对，确定大麻种植。一实施例中，在对基础性可见光设备拍摄的地物图像中的几何形状及色彩进行分析之前，还包括：对所述基础性可见光设备拍摄的地物图像进行预处理，所述预处理至少几何畸变校正、图像颜色校正、平滑滤波及嵌套DEM数据其中之一或任意组合。一实施例中，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，还包括：根据多光谱图像中的谱段对所述多光谱图像中识别出的罂粟种植或者大麻种植进行筛选。一实施例中，该毒品原植物种植侦测方法还包括：根据所述无人机的POSE点坐标、俯仰角、滚转角、航高及DEM数据计算罂粟种植地块或大麻种植地块的初始坐标及所述罂粟种植地块或大麻种植地块在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像和/或多光谱图像的全图坐标；将所述初始坐标中的其中一点与预存储的地图进行比对，对所述俯仰角及滚转角进行修正；根据修正后的俯仰角及滚转角计算所述罂粟种植地块或大麻种植地块的坐标。一实施例中，所述毒品原植物种植数据分析识别毒品原植物，还包括：根据偏色摄像单元拍摄的地物图像、基础性可见光设备拍摄的地物图像确定毒品原植物种植地块的出苗率；根据偏色摄像单元拍摄的地物图像、基础性可见光设备拍摄的地物图像的分辨率及所述出苗率计算出苗面积。一实施例中，毒品原植物种植侦测方法还包括：根据毒品原植物种植参考数据，确定无人机航测的航迹参数、航测设备参数及作业环境参数；根据所述航测设备参数调整无人机搭载的毒品原植物种植航测设备；根据所述作业环境参数确定无人机的作业时段和飞行高度；根据所述航迹参数确定无人机的任务航迹；控制无人机在所述任务航迹上，在所述作业时段和飞行高度获取毒品原植物数据。一实施例中，所述根据毒品原植物种植参考数据，确定无人机航测的航迹参数、航测设备参数及作业环境参数，包括：获取不同类型的罂粟种植航测参考数据或大麻种植航测参考数据；根据不同类型的毒品原植物航测参考数据的权重系数，对获取的不同类型的毒品原植物航测参考数据进行加权；根据加权结果确定无人机航测的航迹参数、航测设备参数及作业环境参数。一实施例中，所述毒品原植物航测参考数据至少包括如下类型其中之一或任意组合：自然环境数据、毒品原植物生长规律、地方植被、经济环境数据、路网建设、人文环境数据、天气数据及历史毒情数据。一实施例中，所述航迹参数至少包括航迹的覆盖密度；和/或，所述航测设备参数至少包括偏色摄像单元及基本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，包括：采集包含不同生长环境中各毒品原植物的色坐标值域范围的样本数据，并根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值；根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整；利用包括所述偏色摄像单元的航测设备航测得到毒品原植物种植数据；根据所述毒品原植物种植数据分析识别毒品原植物，其中，所述毒品原植物种植数据包括罂粟种植数据及大麻种植数据。

【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，包括：采集包含不同生长环境中各毒品原植物的色坐标值域范围的样本数据，并根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值；根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整；利用包括所述偏色摄像单元的航测设备航测得到毒品原植物种植数据；根据所述毒品原植物种植数据分析识别毒品原植物，其中，所述毒品原植物种植数据包括罂粟种植数据及大麻种植数据。2.根据权利要求1所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值，包括：将所述色坐标值域范围中的色坐标值带入下述公式计算各所述色坐标值域范围对应的RGB数值：其中，X、Y、Z为色坐标值域。3.根据权利要求1所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整，包括：根据所述RGB数值对所述CCD滤镜进行滤波处理，改变三原色的比例，使不同偏色摄像单元获取红绿蓝三原色中的一种；对所述CCD多晶硅电极和绝缘层的参数进行调整，以适应所述RGB数值的光波灵敏度和光谱响应特性。4.根据权利要求1所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述毒品原植物种植数据至少包括：偏色摄像单元拍摄的地物图像、基础性可见光设备拍摄的地物图像及多光谱图像的其中之一或者其组合。5.根据权利要求4所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和大麻种植，包括：将偏色摄像单元拍摄的地物图像中敏感度最高的区域识别为第一类毒品原植物。6.根据权利要求5所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，将偏色摄像单元拍摄的地物图像中敏感度最高的区域识别为第一类毒品原植物，包括：将同一被拍摄位置的红、绿、蓝三张地物图像进行比对，将在三张地物图像中敏感度均最高的至少一个区域识别为第一类毒品原植物。7.根据权利要求6所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，包括：对基础性可见光设备拍摄的地物图像中的几何形状及色彩进行分析，在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中确定出与毒品原植物种植相关的航测关键信息；根据所述航测关键信息识别所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中的罂粟种植和/或大麻种植。8.根据权利要求7所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述航测关键信息包括：毒品原植物航测关键信息；所述毒品原植物航测关键信息包括：地块的位置、形状及大小，地块的边缘植被，毒品原植物在不同地方及不同生长期的外形，地块纹理信息。9.根据权利要求8所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述航测关键信息识别所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中的罂粟种植和/或大麻种植，包括：根据所述航测关键信息与第一约束条件，在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中筛选出疑似罂粟种植或疑似大麻种植；根据所述航测关键信息及第二约束条件，在疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像中筛选出第二类罂粟种植或第二类大麻种植。10.根据权利要求9所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述第一约束条件包括：地块几何尺寸及纹理信息；在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中筛选出疑似罂粟种植或疑似大麻种植，包括：将所述航测关键信息中的相关信息与所述地块几何尺寸及纹理信息进行比对，根据比对结果在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像中筛选出疑似罂粟种植或疑似大麻种植。11.根据权利要求9所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述第二约束条件包括：历史数据库模板；在疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像中筛选出第二类罂粟种植或第二类大麻种植，包括：将疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像与所述历史数据库模板进行匹配，在疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像中筛选出第二类罂粟种植或第二类大麻种植。12.根据权利要求11所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，将疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像与所述历史数据库进行匹配，包括：对疑似罂粟种植或疑似大麻种植的地物图像进行增强处理，将增强处理后的疑似罂粟种植或疑似大麻装置的地物图像与所述历史数据库模板进行匹配，筛掉与罂粟种植和/或大麻种植外形相近的地物。13.根据权利要求11所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，包括：将第一类罂粟种植与第二类罂粟种植进行比对，确定罂粟种植；和/或，将第一类大麻种植与第二类大麻种植进行比对，确定大麻种植。14.根据权利要求7所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，在对基础性可见光设备拍摄的地物图像中的几何形状及色彩进行分析之前，还包括：对所述基础性可见光设备拍摄的地物图像进行预处理，所述预处理至少几何畸变校正、图像颜色校正、平滑滤波及嵌套DEM数据其中之一或任意组合。15.根据权利要求7至12中任一项所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植和/或大麻种植，还包括：根据多光谱图像中的谱段对所述多光谱图像中识别出的罂粟种植或者大麻种植进行筛选。16.根据权利要求14所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，还包括：根据所述无人机的POSE点坐标、俯仰角、滚转角、航高及DEM数据计算罂粟种植地块或大麻种植地块的初始坐标及所述罂粟种植地块或大麻种植地块在所述基础性可见光设备拍摄的地物图像和/或多光谱图像的全图坐标；将所述初始坐标中的其中一点与预存储的地图进行比对，对所述俯仰角及滚转角进行修正；根据修正后的俯仰角及滚转角计算所述罂粟种植地块或大麻种植地块的坐标。17.根据权利要求4所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，根据所述毒品原植物种植数据分析识别罂粟种植，还包括：根据偏色摄像单元拍摄的地物图像、基础性可见光设备拍摄的地物图像确定罂粟种植地块的出苗率；根据偏色摄像单元拍摄的地物图像、基础性可见光设备拍摄的地物图像的分辨率及所述出苗率计算出苗面积。18.如权利要求17所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，还包括：根据毒品原植物种植参考数据，确定无人机航测的航迹参数、航测设备参数及作业环境参数；根据所述航测设备参数调整无人机搭载的毒品原植物种植航测设备；根据所述作业环境参数确定无人机的作业时段和飞行高度；根据所述航迹参数确定无人机的任务航迹；控制无人机在所述任务航迹上，在所述作业时段和飞行高度获取罂粟种植数据和/或大麻种植数据。19.如权利要求18所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述根据毒品原植物种植参考数据，确定无人机航测的航迹参数、航测设备参数及作业环境参数，包括：获取不同类型的罂粟种植航测参考数据或大麻种植航测参考数据；根据不同类型的罂粟种植航测参考数据或大麻种植航测参考数据的权重系数，对获取的不同类型的罂粟种植航测参考数据或大麻种植航测参考数据进行加权；根据加权结果确定无人机航测的航迹参数、航测设备参数及作业环境参数。20.如权利要求19所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述罂粟种植航测参考数据至少包括如下类型其中之一或任意组合：自然环境数据、罂粟种植生长规律、地方植被、经济环境数据、路网建设、人文环境数据、天气数据及历史毒情数据。21.如权利要求19所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述大麻种植航测参考数据至少包括如下类型其中之一或任意组合：自然环境数据、大麻种植生长规律、地方植被、经济环境数据、路网建设、人文环境数据、天气数据及历史毒情数据。22.如权利要求18所述的基于无人机的毒品原植物种植侦测方法，其特征在于，所述航迹参数至少包括航迹的覆盖密度；和/或，所述航测设备参数至少包括偏色摄像单元及基础性可见光设备的设备参数，所述偏色摄像单元及基础性可见光设备的设备参数至少包括偏色摄像单元及基础性可见光设备的图像分辨率。23.一种基于无人机的毒品原植物种植侦测系统，其特征在于，包括：RGB数值生成单元，用于采集包含不同生长环境中各毒品原植物的色坐标值域范围的样本数据，并根据各所述色坐标值域范围计算对应的RGB数值；参数调整单元，用于根据所述RGB数值对无人机的偏色摄像单元的CCD滤镜、CCD多晶硅电极及绝缘层的参数进行调整；航测单元，用于利用包括所述偏色摄像单元的航测设备航测得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：高明，
申请(专利权)人：北京观典航空科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11