一种基于大数据植物病虫害智能识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，具体包括以下步骤：步骤1：系统通电自检，步骤2：当前病虫害拍照记录，步骤3：病虫害相关数据处理，步骤4：植物病虫害分析预测，本发明专利技术涉及病虫害技术领域。该基于大数据植物病虫害智能识别方法，通过植物病虫害分析预测模块中病虫害预警模块、病虫害时间对比模块、病虫害地点对比模块、病虫害状态对比模块、病虫害缓冲载入模块和预警日志及备忘录保存模块的联合设置，使得病虫害发作的时间、地点等信息被准确记录，并将其存入缓冲模块，在符合要求的时刻，及时将数据从缓冲数据单元中提取，并将预警信息公开发布，并将发布信息保存，方便后续查证。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据植物病虫害智能识别方法
本专利技术涉及病虫害
，具体为一种基于大数据植物病虫害智能识别方法。
技术介绍
病虫害是病害和虫害的并称，常对农、林、牧业等造成不良影响。引起药用植物发病的原因，包括生物因素和非生物因素。由生物因素如真菌、细菌、病毒等侵入植物体所引起的病害，有传染性，称为侵染性病害或寄生性病害，由非生物因素如旱、涝、严寒、养分失调等影响或损坏生理机能而引起的病害，没有传染性，称为非侵染性病害或生理性病害。在侵染性病害中，致病的寄生生物称为病原生物，其中真菌、细菌常称为病原菌。被侵染植物称为寄主植物。普通的植物病虫害发生后，依靠专业人员的肉眼识别分辨出植物病虫害的种类，然后采取一定的治疗措施，但是在植物病虫害爆发季节，植物病虫害的数量巨大及分布范围十分广泛，专业人员往往不能及时赶到现场对病虫害进行区分，严重影响后续病虫害防治工作。
技术实现思路
(一)解决的技术问题针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，解决了普通的植物病虫害发生后，依靠专业人员的肉眼识别分辨出植物病虫害的种类，然后采取一定的治疗措施，但是在植物病虫害爆发季节，植物病虫害的数量巨大及分布范围十分广泛，专业人员往往不能及时赶到现场对病虫害进行区分，严重影响后续病虫害防治工作的问题。(二)技术方案为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，具体包括以下步骤：步骤1：系统通电自检：系统通电启动，逐项完成自检确认合格后，进入待机工作状态；步骤2：当前病虫害拍照记录：通过病虫害局部拍照记录模块和病虫害整体拍照记录模块调用高清照相机将病虫害局部和全部整体照片详尽的拍摄记录，通过病虫害特征值提取模块将最具有疾病特征的照片内容提取出来，通过病虫害对比识别确认模块调用网络数据库对病虫害进行确认，最后通过病虫害照片及日志保存模块将相关日志保存进入网络数据库中；步骤3：病虫害相关数据处理：通过管理员登录刷新模块检测是否为具有资格的人士进入系统，通过经典病虫害拍照记录模块，通过流行病虫害拍照记录模块将现行流行病虫害上传至网络数据库，通过病虫害数据整理分类模块对网络数据库中病虫害进行分类，通过数据缓冲导出模块将网络数据库中相关时段的病虫害倒入缓冲数据单元中；步骤4：植物病虫害分析预测：通过病虫害时间对比模块、病虫害地点对比模块和病虫害状态对比模块将相关病虫害的时间、地点和状态进行对比，并将其数据传送至病虫害预警模块对数据分析，通过病虫害缓冲载入模块将缓冲数据单元中数据导入病虫害缓冲载入模块中，将可能发生的病虫害进行预警提醒并且通过预警日志及备忘录保存模块；步骤5：植物病虫害纠错模块：通过过往数据对比模块将网络数据库中数据与实际数据进行对比，通过病虫害保存模块将数据保存至网络数据库中。本专利技术包含一种基于大数据植物病虫害智能识别系统，包括植物病虫害识别系统，其特征在于：所述植物病虫害识别系统的输出端与放大显示单元、高清照相机和报告打印模块的输入端电性连接，所述植物病虫害识别系统与当前病虫害拍照记录模块、病虫害相关数据处理模块、植物病虫害分析预测模块和植物病虫害纠错模块实现双向连接，所述植物病虫害识别系统与网络数据库和缓冲数据单元实现双向连接，所述当前病虫害拍照记录模块包括病虫害局部拍照记录模块、病虫害整体拍照记录模块、病虫害特征值提取模块、病虫害对比识别确认模块和病虫害照片及日志保存模块，所述病虫害局部拍照记录模块的输出端与病虫害整体拍照记录模块的输入端电性连接，所述病虫害整体拍照记录模块的输出端与病虫害特征值提取模块的输入端电性连接，所述病虫害特征值提取模块的输出端与病虫害对比识别确认模块的输入端电性连接，所述病虫害对比识别确认模块的输出端与病虫害照片及日志保存模块的输入端电性连接优选的，所述病虫害局部拍照记录模块的输入端与高清照相机的输出端电性连接，所述病虫害对比识别确认模块与网络数据库实现双向连接，所述病虫害照片及日志保存模块的输出端与网络数据库的输入端电性连接。优选的，所述病虫害相关数据处理模块包括管理员登录刷新模块、经典病虫害拍照记录模块、流行病虫害拍照记录模块、病虫害数据整理分类模块和数据缓冲导出模块，所述管理员登录刷新模块的输出端与经典病虫害拍照记录模块的输入端电性连接，所述经典病虫害拍照记录模块的输出端与流行病虫害拍照记录模块的输入端电性连接。优选的，所述流行病虫害拍照记录模块的输出端与病虫害数据整理分类模块的输入端电性连接，所述病虫害数据整理分类模块的输出端与数据缓冲导出模块的输入端电性连接，所述经典病虫害拍照记录模块的输出端与网络数据库的输入端电性连接，所述流行病虫害拍照记录模块的输出端端与网络数据库的输入端电性连接，所述数据缓冲导出模块的输出端与缓冲数据单元的输入端电性连接。优选的，所述植物病虫害分析预测模块包括病虫害预警模块、病虫害时间对比模块、病虫害地点对比模块、病虫害状态对比模块、病虫害缓冲载入模块和预警日志及备忘录保存模块，病虫害时间对比模块、病虫害地点对比模块和病虫害状态对比模块的输出端与病虫害预警模块的输入端电性连接。优选的，所述病虫害缓冲载入模块的输出端与病虫害预警模块的输入端电性连接，所述病虫害预警模块的输出端与预警日志及备忘录保存模块的输入端电性连接，所述病虫害缓冲载入模块的输入端与缓冲数据单元的输出端电性连接。优选的，所述植物病虫害纠错模块包括过往数据对比模块和病虫害保存模块，所述过往数据对比模块的输出端与病虫害保存模块的输入端电性连接，所述过往数据对比模块与网络数据库实现双向连接，所述病虫害保存模块的输出端与网络数据库的输入端电性连接。(三)有益效果本专利技术提供了一种基于大数据植物病虫害智能识别方法。与现有技术相比，具备以下有益效果：(1)、该基于大数据植物病虫害智能识别方法，通过当前病虫害拍照记录模块包括病虫害局部拍照记录模块、病虫害整体拍照记录模块、病虫害特征值提取模块、病虫害对比识别确认模块和病虫害照片及日志保存模块，通过当前病虫害拍照记录模块及病虫害局部拍照记录模块、病虫害整体拍照记录模块、病虫害特征值提取模块、病虫害对比识别确认模块和病虫害照片及日志保存模块的联合设置，使得本申请可以对特征值的精准识别确认出植物病虫害种类，并且通过拍照记录保存能够扩充数据中的有效样本量，提高了后续识别速度，并且可以在专业人员未能到达现场时对病虫害进行详细区分，通过报告打印模块的设置，使得设备在工作完毕后，通过报告打印模块可以将具体报告打印出来，通过植物病虫害纠错模块中过往数据对比模块和病虫害保存模块的联合设置，使得数据中能够及时对比产生更为精确的数据模型，以便后续提高识别速度。(2)、该基于大数据植物病虫害智能识别方法，通过病虫害相关数据处理模块包括管理员登录刷新模块、经典病虫害拍照记录模块、流行病虫害拍照记录模块、病虫害数据整理分类模块和数据缓冲导出模块，通过病虫害相关数据处理模块及管理员登录刷新模块、经典本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：/n步骤1：系统通电自检：系统通电启动，逐项完成自检确认合格后，进入待机工作状态；/n步骤2：当前病虫害拍照记录：通过病虫害局部拍照记录模块(51)和病虫害整体拍照记录模块(52)调用高清照相机(3)将病虫害局部和全部整体照片详尽的拍摄记录，通过病虫害特征值提取模块(53)将最具有疾病特征的照片内容提取出来，通过病虫害对比识别确认模块(54)调用网络数据库(9)对病虫害进行确认，最后通过病虫害照片及日志保存模块(55)将相关日志保存进入网络数据库(9)中；/n步骤3：病虫害相关数据处理：通过管理员登录刷新模块(61)检测是否为具有资格的人士进入系统，通过经典病虫害拍照记录模块(62)将过去经典病虫害照片上传至网络数据库(9)，通过流行病虫害拍照记录模块(63)将现行流行病虫害上传至网络数据库(9)，通过病虫害数据整理分类模块(64)对网络数据库(9)中病虫害进行分类，通过数据缓冲导出模块(65)将网络数据库(9)中相关时段的病虫害倒入缓冲数据单元(10)中；/n步骤4：植物病虫害分析预测：通过病虫害时间对比模块(72)、病虫害地点对比模块(73)和病虫害状态对比模块(74)将相关病虫害的时间、地点和状态进行对比，并将其数据传送至病虫害预警模块(71)对数据分析，通过病虫害缓冲载入模块(75)将缓冲数据单元(10)中数据导入病虫害缓冲载入模块(75)中，将可能发生的病虫害进行预警提醒并且通过预警日志及备忘录保存模块(76)；/n步骤5：植物病虫害纠错模块：通过过往数据对比模块(81)将网络数据库(9)中数据与实际数据进行对比，通过病虫害保存模块(82)将数据保存至网络数据库(9)中。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1：系统通电自检：系统通电启动，逐项完成自检确认合格后，进入待机工作状态；
步骤2：当前病虫害拍照记录：通过病虫害局部拍照记录模块(51)和病虫害整体拍照记录模块(52)调用高清照相机(3)将病虫害局部和全部整体照片详尽的拍摄记录，通过病虫害特征值提取模块(53)将最具有疾病特征的照片内容提取出来，通过病虫害对比识别确认模块(54)调用网络数据库(9)对病虫害进行确认，最后通过病虫害照片及日志保存模块(55)将相关日志保存进入网络数据库(9)中；
步骤3：病虫害相关数据处理：通过管理员登录刷新模块(61)检测是否为具有资格的人士进入系统，通过经典病虫害拍照记录模块(62)将过去经典病虫害照片上传至网络数据库(9)，通过流行病虫害拍照记录模块(63)将现行流行病虫害上传至网络数据库(9)，通过病虫害数据整理分类模块(64)对网络数据库(9)中病虫害进行分类，通过数据缓冲导出模块(65)将网络数据库(9)中相关时段的病虫害倒入缓冲数据单元(10)中；
步骤4：植物病虫害分析预测：通过病虫害时间对比模块(72)、病虫害地点对比模块(73)和病虫害状态对比模块(74)将相关病虫害的时间、地点和状态进行对比，并将其数据传送至病虫害预警模块(71)对数据分析，通过病虫害缓冲载入模块(75)将缓冲数据单元(10)中数据导入病虫害缓冲载入模块(75)中，将可能发生的病虫害进行预警提醒并且通过预警日志及备忘录保存模块(76)；
步骤5：植物病虫害纠错模块：通过过往数据对比模块(81)将网络数据库(9)中数据与实际数据进行对比，通过病虫害保存模块(82)将数据保存至网络数据库(9)中。


2.一种基于大数据植物病虫害智能识别系统，包括植物病虫害识别系统(1)，其特征在于：所述植物病虫害识别系统(1)的输出端与放大显示单元(2)、高清照相机(3)和报告打印模块(4)的输入端电性连接，所述植物病虫害识别系统(1)与当前病虫害拍照记录模块(5)、病虫害相关数据处理模块(6)、植物病虫害分析预测模块(7)和植物病虫害纠错模块(8)实现双向连接，所述植物病虫害识别系统(1)与网络数据库(9)和缓冲数据单元(10)实现双向连接，所述当前病虫害拍照记录模块(5)包括病虫害局部拍照记录模块(51)、病虫害整体拍照记录模块(52)、病虫害特征值提取模块(53)、病虫害对比识别确认模块(54)和病虫害照片及日志保存模块(55)，所述病虫害局部拍照记录模块(51)的输出端与病虫害整体拍照记录模块(52)的输入端电性连接，所述病虫害整体拍照记录模块(52)的输出端与病虫害特征值提取模块(53)的输入端电性连接，所述病虫害特征值提取模块(53)的输出端与病虫害对比识别确认模块(54)的输入端电性连接，所述病虫害对比识别确认模块(54)的输出端与病虫害照片及日志保存模...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈小龙，韩育新，
申请(专利权)人：北京共创晶桔科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11