一种面向机耕农场的监察搁荒系统技术方案

本发明专利技术涉及监察系统，更具体的说是一种面向机耕农场的监察搁荒系统,包括四旋翼无人机和RGB转化HSN软件，四旋翼无人机的定位系统将会在该点建立起坐标系，并且四旋翼无人机接入网络依靠地图导航确定无人机位置，四旋翼无人机会随之建立起一个动态的运动模型确定其所处的位置，对应性的根据需要选择需要探测的土地，四旋翼无人机对耕农场区域进行图像拍摄，RGB转化HSN软件将图像拍摄RGB模型转化为HSN模型，识别确认了黄色色块并进行形状识别，在计算出位置后将会将数据上传给上位机；航拍获得的图像将会进行图像处理判断耕农场搁荒和种植情况，并且判断具体哪一块土地搁荒和种植情况。

A Monitoring and Storage System for Machine Farms

【技术实现步骤摘要】
一种面向机耕农场的监察搁荒系统
本专利技术涉及监察系统，更具体的说是一种面向机耕农场的监察搁荒系统。
技术介绍
大型国有农场采用高度机械化的种植模式相对对于人力使用较少，大部分繁重的体力劳动由农业机械完成节约大量人力；以逊克农场为例，逊克农场仅三千四百五十人管理着超过三百一十万亩的土地，人均管理土地近千亩，粮豆产量十万吨；机械耕作节约了大量的人力物力，提升了劳动生产率；但是机械耕作需要成规模的使用，在较小的土地上使用机耕不仅无法提升劳动生产率还会对误伤农作物；同时大量的人力消耗在了对农场的农作物的对应生长周期观察判断下一阶段工作上；因此需要有针对性的对农场的作物进行普查管理，判断其生长周期，选择对应的农业机械进行机械耕作，提高劳动生产效率；并且以后大型家庭农场将会大量的出现；未来国内家庭农场相对较大的土地面积将会采用机械耕作，那么大量的人力将会消耗在对农作物的监察与管理上。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种面向机耕农场的监察搁荒系统，可以依靠四旋翼无人机对农场进行航拍，航拍获得的图像将会进行图像处理判断耕农场搁荒和种植情况，并且判断具体哪一块土地搁荒和种植情况。本专利技术的目的通过以下技术方案来实现：一种面向机耕农场的监察搁荒系统，包括四旋翼无人机和RGB转化HSN软件，所述在耕农场任意一点释放四旋翼无人机，四旋翼无人机的定位系统将会在该点建立起坐标系，并且四旋翼无人机接入网络依靠地图导航确定无人机位置，并在坐标系上建立一个动态的运动模型，确认作业区域全部在信号作用范围内与航程路线规划内其情况下，四旋翼无人机会随之建立起一个动态的运动模型确定其所处的位置，对应性的根据需要选择需要探测的土地，四旋翼无人机对耕农场区域进行图像拍摄，RGB转化HSN软件将图像拍摄RGB模型转化为HSN模型，识别确认了黄色色块并进行形状识别，在计算出位置后将会将数据上传给上位机。作为本技术方案的进一步优化，本专利技术一种面向机耕农场的监察搁荒系统，所述RGB转化HSN软件的公式为：作为本技术方案的进一步优化，本专利技术一种面向机耕农场的监察搁荒系统，所述上位机和RGB转化HSN软件之间通过无线连接。作为本技术方案的进一步优化，本专利技术一种面向机耕农场的监察搁荒系统，所述四旋翼无人机上设置有控制程序，所述四旋翼无人机上设置有全景摄像头，控制程序可以控制四旋翼无人机进行定向飞行、定点拍摄和图像识别。作为本技术方案的进一步优化，本专利技术一种面向机耕农场的监察搁荒系统，所述四旋翼无人机的飞行路径可以在一个正方形的四个角对一块土地进行反复校准。本专利技术一种面向机耕农场的监察搁荒系统的有益效果为：本专利技术一种面向机耕农场的监察搁荒系统，可以依靠四旋翼无人机对农场进行航拍，航拍获得的图像将会进行图像处理判断耕农场搁荒和种植情况，并且判断具体哪一块土地搁荒和种植情况。附图说明下面结合附图和具体实施方法对本专利技术做进一步详细的说明。图1是本专利技术的判断系统工作原理结构框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步详细说明。具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，一种面向机耕农场的监察搁荒系统，包括四旋翼无人机和RGB转化HSN软件，所述在耕农场任意一点释放四旋翼无人机，四旋翼无人机的定位系统将会在该点建立起坐标系，并且四旋翼无人机接入网络依靠地图导航确定无人机位置，并在坐标系上建立一个动态的运动模型，确认作业区域全部在信号作用范围内与航程路线规划内其情况下，四旋翼无人机会随之建立起一个动态的运动模型确定其所处的位置，对应性的根据需要选择需要探测的土地，四旋翼无人机对耕农场区域进行图像拍摄，RGB转化HSN软件将图像拍摄RGB模型转化为HSN模型，识别确认了黄色色块并进行形状识别，在计算出位置后将会将数据上传给上位机；可以依靠四旋翼无人机对农场进行航拍，航拍获得的图像将会进行图像处理判断耕农场搁荒和种植情况，并且判断具体哪一块土地搁荒和种植情况；可以依靠四旋翼无人机对农场进行航拍，航拍获得的图像将会进行图像处理判断生长周期，并且判断具体属于哪一块土地针对性的进行耕作；可以用大疆无人机的大疆御Air无人机，该款无人机航程30min，运行速度约为30km/h，最高运行速度可达60km/h；航拍稳定极高，像素可达3200万，并且拍照广角为180度方便采集信息；无人机最大作用距离为4公里，即最大巡航路径为25公里，并且拥有在4公里内传输720p的实时图传能力，理论上在不对农场环境做大幅度改造的情况下仅依靠2.4/5.8GHZ信号传输的就最大半径可达4公里，面积可达50平方公里的区域的图像拍摄；并且大疆御Air可以依靠WiFi信号传输进行控制因此在中间增加中继增强信号增大其工作范围。具体实施方式二：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式对实施方式一作进一步说明，所述RGB转化HSN软件的公式为：RGB转化到HSV的算法:max＝max(R,G,B)；min＝min(R,G,B)；V＝max(R,G,B)；S＝(max-min)/max；if(R＝max)H＝(G-B)/(max-min)*60；if(G＝max)H＝120+(B-R)/(max-min)*60；if(B＝max)H＝240+(R-G)/(max-min)*60；if(H<0)H＝H+360。具体实施方式三：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式对实施方式一作进一步说明，所述上位机和RGB转化HSN软件之间通过无线连接；直接拍照得到的照片是基于RGB模型的像素点的图形，每一点都由RGB三个数值存储，信息存储量大，处理上三维数组运算上相对较慢；并且RGB颜色空间是不均匀的颜色空间，两个颜色之间的知觉差异与空间中两点间的欧氏距离不成线性比例，而且RGB值之间的相关性很高，对同一颜色属性，在不同条件下RGB值很分散，对于识别某种特别颜色，很难确定其阈值和其在颜色传统的颜色相似度计算方法空间中的分布范围，不利于目标物体的识别，因此将其转化为较为简单的HSV模型。具体实施方式四：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式对实施方式一作进一步说明，所述四旋翼无人机上设置有控制程序，所述四旋翼无人机上设置有全景摄像头，控制程序可以控制四旋翼无人机进行定向飞行、定点拍摄和图像识别。具体实施方式五：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式对实施方式一至四任一项作进一步说明，所述四旋翼无人机的飞行路径可以在一个正方形的四个角对一块土地进行反复校准；在实际使用中可能由于光线原因导致地面的棕色土地展现出与金黄色类似的颜色状态，因此为了操作者在上位机可以根据该片区土地的实际情况选择是否对该块土地进行反复调查。本专利技术的一种面向机耕农场的监察搁荒系统，其工作原理为：现在以一个300hm2的农场为基础进行计算，无人机每架次巡航15公里巡航半径4公里。大型农场土地相对较为平整，土地相对较为完整。假设其为一个长2公里宽1.5公里的土地，操作者可以于任意一点释放无人机，无人机的定位系统将会在该点建立起坐标系，并且无人机接入网络依靠地图导航确定无人机位置，并在坐标系上建立一个动态的运动模型；在人工确认作业区域全部在信号作用范围内与航程路线规划内其情况下，无人机会随之建立起一个动态的运动模型确定其所处的位置，对应性的根据需要选择需要探测的土本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向机耕农场的监察搁荒系统，包括四旋翼无人机和RGB转化HSN软件，其特征在于：所述在耕农场任意一点释放四旋翼无人机，四旋翼无人机的定位系统将会在该点建立起坐标系，并且四旋翼无人机接入网络依靠地图导航确定无人机位置，并在坐标系上建立一个动态的运动模型，确认作业区域全部在信号作用范围内与航程路线规划内其情况下，四旋翼无人机会随之建立起一个动态的运动模型确定其所处的位置，对应性的根据需要选择需要探测的土地，四旋翼无人机对耕农场区域进行图像拍摄，RGB转化HSN软件将图像拍摄RGB模型转化为HSN模型，识别确认了黄色色块并进行形状识别，在计算出位置后将会将数据上传给上位机。

【技术特征摘要】
1.一种面向机耕农场的监察搁荒系统，包括四旋翼无人机和RGB转化HSN软件，其特征在于：所述在耕农场任意一点释放四旋翼无人机，四旋翼无人机的定位系统将会在该点建立起坐标系，并且四旋翼无人机接入网络依靠地图导航确定无人机位置，并在坐标系上建立一个动态的运动模型，确认作业区域全部在信号作用范围内与航程路线规划内其情况下，四旋翼无人机会随之建立起一个动态的运动模型确定其所处的位置，对应性的根据需要选择需要探测的土地，四旋翼无人机对耕农场区域进行图像拍摄，RGB转化HSN软件将图像拍摄RGB模型转化为HSN模型，识别确认了黄色色块并进行形状识别，在计算出位置后将会将数据上传给...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹海斌，刘一航，尹立昊，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42