基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法与装置制造方法及图纸

本申请示了一种基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，所述方法包括：筛选出指定昆虫；获取指定知识图谱；提取一个指定三元组；在指定动物身上装上追踪器，并投入预设稻田中，得到水稻图像序列，并生成追踪信号分布图序列；得到第一分布图序列；得到第二分布图序列，进行修正处理，以得到第三分布图序列；生成第一区域，生成第二区域；计算第一区域与第二区域之间的区域相似度值；若区域相似度值大于区域相似度阈值，则得到第三区域；对第三区域中的水稻进行白叶枯病防治处理，实现了对水稻白叶枯病进行及时检测并防治的目的。枯病进行及时检测并防治的目的。枯病进行及时检测并防治的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法与装置


[0001]本申请涉及到智慧农业领域，特别是涉及到一种基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法与装置。

技术介绍

[0002]白叶枯病是由水稻黄单胞杆菌引起的，对水稻生长有极大的危害。水稻在整个生长周期都可能感染白叶枯病。在感染水稻黄单胞杆菌较长时间后，水稻会出现明显症状，此时易于分辨。但是若水稻感染水稻黄单胞杆菌的时间较短，水稻未呈现明显症状，则难以发现。而对于水稻白叶枯病的检测，越早发现就越能及时得到防治，然而传统技术中缺少能够对水稻白叶枯病进行及时检测并防治的方案。

技术实现思路

[0003]本申请提出一种基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，包括以下步骤：
[0004]S1、根据预设的昆虫筛选方法，从预设的昆虫列表中筛选出指定昆虫；其中，所述指定昆虫在食物链中处于水稻的上级，并且相对于感染白叶枯病的水稻，所述指定昆虫更倾向于以未感染白叶枯病的水稻作为食物；
[0005]S2、获取对应于所述预设稻田的指定环境类型，并根据预设的水稻环境类型与知识图谱的对应关系，获取与所述指定环境类型对应的指定知识图谱；其中，所述指定知识图谱中的一个知识节点为所述指定昆虫；
[0006]S3、根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组；其中，所述指定三元组中的一个知识实体为所述指定昆虫，另一个知识实体为非昆虫的指定动物；
[0007]S4、在指定数量的所述指定动物身上装上追踪器，并投入预设稻田中，再采用预设的图像传感器在第一时间窗口内，对预设稻田进行实时图像采集处理，以得到水稻图像序列，并在第二时间窗口内，接收追踪器发送的信号，以生成追踪信号分布图序列；其中，第一时间窗口与第二时间窗口相同；
[0008]S5、对水稻图像序列进行指定昆虫识别处理，以得到指定昆虫在预设稻田中随时间变化的第一分布图序列；对水稻图像序列进行指定动物识别处理，以得到指定动物在预设稻田中随时间变化的第二分布图序列，结合所述追踪信号分布图序列对所述第二分布图序列进行修正处理，以得到第三分布图序列；
[0009]S6、根据预设的区域生成方法，采用所述第一分布图序列，生成第一区域，同时采用所述第三分布图序列，生成第二区域；根据预设的相似度计算方法，计算所述第一区域与所述第二区域之间的区域相似度值，并判断所述区域相似度值是否大于预设的区域相似度阈值；
[0010]S7、若所述区域相似度值大于预设的区域相似度阈值，则对所述第一区域和所述第二区域进行并集处理，以得到第三区域；
[0011]S8、采用预设的白叶枯病防治方法，对第三区域中的水稻进行白叶枯病防治处理。
[0012]其中，所述根据预设的昆虫筛选方法，从预设的昆虫列表中筛选出指定昆虫的步骤S1，包括：
[0013]S101、从预设的食物链中，选取处于水稻上级的多种昆虫，以得到由所述多种昆虫构成的昆虫列表；
[0014]S102、在第一样本水稻种植区中，按第一图案种植感染白叶枯病的水稻和未感染白叶枯病的水稻；
[0015]S103、将所述多种昆虫引入第一样本水稻种植区中，并在预设时间之后，对第一样本水稻种植区进行观察，以得到与所述多种昆虫分别对应的多个昆虫分布图；
[0016]S104、根据预设的图像相似度计算方法，将所述多个昆虫分布图分别与所述第一图案进行对比计算，以得到与所述多个昆虫分布图分别对应的多个第一图案相似度值；
[0017]S105、判断所述多个第一图案相似度值中的最大值是否大于预设的相似度阈值；
[0018]S106、若所述多个第一图案相似度值中的最大值大于预设的相似度阈值，则将所述多个第一图案相似度值中的最大值记为指定第一图案相似度值；
[0019]S107、将所述指定第一图案相似度值对应的昆虫记为指定昆虫，从而从昆虫列表中筛选出指定昆虫。
[0020]其中，所述根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组的步骤S3，包括：
[0021]S301、从所述指定知识图谱中选出多个第一三元组；其中，每个第一三元组的一个知识实体为所述指定昆虫，另一个知识实体为非昆虫的动物，实体关系为捕食；
[0022]S302、从所述指定知识图谱中选出多个第二三元组；其中，每个第二三元组的一个知识实体为水稻，另一个知识实体为第一三元组中的非昆虫的动物，实体关系为捕食；
[0023]S303、根据捕食优选级最高的原则，从多个第二三元组中的所有知识实体中选出一个非昆虫的指定动物；其中，捕食优选级最高的原则指的是，相对于其他第二三元组中的非昆虫的动物的食谱喜好降序表中指定昆虫的排名，指定动物的食谱喜好降序表中指定昆虫的排名最高；
[0024]S303、将包括指定动物的第一三元组记为指定三元组。
[0025]其中，所述根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组的步骤S3之后，包括：
[0026]S31、在第二样本水稻种植区中，按第二图案种植感染白叶枯病的水稻和未感染白叶枯病的水稻；
[0027]S32、预先准备多个指定动物，并将所述多个指定动物引入第一样本水稻种植区中，并在预设时间之后，对第一样本水稻种植区进行实时观察，以得到指定动物的活动分布图；
[0028]S33、根据预设的图像相似度计算方法，将所述活动分布图与所述第二图案进行对比计算，以得到第二图案相似度值；
[0029]S34、判断所述第二图案相似度值是否大于预设的相似度阈值；
[0030]S35、若所述第二图案相似度值大于预设的相似度阈值，则生成水稻图像序列采集指令，以指示在指定数量的所述指定动物身上装上追踪器，并投入预设稻田中，再采用预设
的图像传感器在第一时间窗口内，对预设稻田进行实时图像采集处理，以得到水稻图像序列，并在第二时间窗口内，接收追踪器发送的信号，以生成追踪信号分布图序列。
[0031]其中，所述根据预设的区域生成方法，采用所述第一分布图序列，生成第一区域，同时采用所述第三分布图序列，生成第二区域；根据预设的相似度计算方法，计算所述第一区域与所述第二区域之间的区域相似度值，并判断所述区域相似度值是否大于预设的区域相似度阈值的步骤S6，包括：
[0032]S601、在一个第一虚拟平面上，对所述第一分布图序列进行虚拟投影处理，从而得到多个第一投影范围；
[0033]S602、对多个第一投影范围进行叠加处理，以得到第一叠加范围，并将第一叠加范围记为第一区域；
[0034]S603、在一个第二虚拟平面上，对所述第三分布图序列进行虚拟投影处理，从而得到多个第二投影范围；
[0035]S604、对多个第二投影范围进行叠加处理，以得到第二叠加范围，并将第二叠加范围记为第二区域；
[0036]S605、根据预设的相似度计算方法，计算所述第一区域与所述第二区域之间的区域相似度值，并判断所述区域相似度值是否大于预设的区域相似本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，包括：S1、根据预设的昆虫筛选方法，从预设的昆虫列表中筛选出指定昆虫；其中，所述指定昆虫在食物链中处于水稻的上级，并且相对于感染白叶枯病的水稻，所述指定昆虫更倾向于以未感染白叶枯病的水稻作为食物；S2、获取对应于所述预设稻田的指定环境类型，并根据预设的水稻环境类型与知识图谱的对应关系，获取与所述指定环境类型对应的指定知识图谱；其中，所述指定知识图谱中的一个知识节点为所述指定昆虫；S3、根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组；其中，所述指定三元组中的一个知识实体为所述指定昆虫，另一个知识实体为非昆虫的指定动物；S4、在指定数量的所述指定动物身上装上追踪器，并投入预设稻田中，再采用预设的图像传感器在第一时间窗口内，对预设稻田进行实时图像采集处理，以得到水稻图像序列，并在第二时间窗口内，接收追踪器发送的信号，以生成追踪信号分布图序列；其中，第一时间窗口与第二时间窗口相同；S5、对水稻图像序列进行指定昆虫识别处理，以得到指定昆虫在预设稻田中随时间变化的第一分布图序列；对水稻图像序列进行指定动物识别处理，以得到指定动物在预设稻田中随时间变化的第二分布图序列，结合所述追踪信号分布图序列对所述第二分布图序列进行修正处理，以得到第三分布图序列；S6、根据预设的区域生成方法，采用所述第一分布图序列，生成第一区域，同时采用所述第三分布图序列，生成第二区域；根据预设的相似度计算方法，计算所述第一区域与所述第二区域之间的区域相似度值，并判断所述区域相似度值是否大于预设的区域相似度阈值；S7、若所述区域相似度值大于预设的区域相似度阈值，则对所述第一区域和所述第二区域进行并集处理，以得到第三区域；S8、采用预设的白叶枯病防治方法，对第三区域中的水稻进行白叶枯病防治处理。2.根据权利要求1所述的基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，所述根据预设的昆虫筛选方法，从预设的昆虫列表中筛选出指定昆虫的步骤S1，包括：S101、从预设的食物链中，选取处于水稻上级的多种昆虫，以得到由所述多种昆虫构成的昆虫列表；S102、在第一样本水稻种植区中，按第一图案种植感染白叶枯病的水稻和未感染白叶枯病的水稻；S103、将所述多种昆虫引入第一样本水稻种植区中，并在预设时间之后，对第一样本水稻种植区进行观察，以得到与所述多种昆虫分别对应的多个昆虫分布图；S104、根据预设的图像相似度计算方法，将所述多个昆虫分布图分别与所述第一图案进行对比计算，以得到与所述多个昆虫分布图分别对应的多个第一图案相似度值；S105、判断所述多个第一图案相似度值中的最大值是否大于预设的相似度阈值；S106、若所述多个第一图案相似度值中的最大值大于预设的相似度阈值，则将所述多个第一图案相似度值中的最大值记为指定第一图案相似度值；S107、将所述指定第一图案相似度值对应的昆虫记为指定昆虫，从而从昆虫列表中筛
选出指定昆虫。3.根据权利要求1所述的基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，所述根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组的步骤S3，包括：S301、从所述指定知识图谱中选出多个第一三元组；其中，每个第一三元组的一个知识实体为所述指定昆虫，另一个知识实体为非昆虫的动物，实体关系为捕食；S302、从所述指定知识图谱中选出多个第二三元组；其中，每个第二三元组的一个知识实体为水稻，另一个知识实体为第一三元组中的非昆虫的动物，实体关系为捕食；S303、根据捕食优选级最高的原则，从多个第二三元组中的所有知识实体中选出一个非昆虫的指定动物；其中，捕食优选级最高的原则指的是，相对于其他第二三元组中的非昆虫的动物的食谱喜好降序表中指定昆虫的排名，指定动物的食谱喜好降序表中指定昆虫的排名最高；S303、将包括指定动物的第一三元组记为指定三元组。4.根据权利要求3所述的基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，所述根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组的步骤S3之后，包括：S31、在第二样本水稻种植区中，按第二图案种植感染白叶枯病...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宇，符伊晴，赵晋飞，杨捷鹏，李嘉豪，骆少明，谭志平，黄华盛，郭琪伟，陈尉钊，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：