【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法、系统及介质
[0001]本专利技术涉及计算机图像识别领域，更具体的，涉及一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法、系统及介质。
技术介绍
[0002]随着科学技术在农业中应用范围的不断扩大,农药在农业生产中的应用也越来越广，农药喷洒的量也日趋增大。一方面是因为许多害虫已形成抗体,另一方面是由于农药种类不够多或者技术水平含量低。
[0003]另外，在一些面积较大的农地里，需要大量的农药使用，农药一般用特定的农药包装袋包装，在农药使用完后，大量的农药包装袋被扔到了农田里，对环境造成了严重的污染。许多大型农田里，散落的农药包装袋数量较多，并且农田环境复杂，一些农药包装袋表面时常有破损，不完整，标识信息模糊等现象，让农业人员难以分辨原来的农药包装袋是属于哪种农药。但有些农药包装袋使用完后需要及时回收处理，否则将会进一步污染环境，如果用人为的方式回收，分拣农药包装袋则需要用到大量的人力劳动资源，既费时，也费力。
[0004]针对上述技术问题，现在亟需一种能够准确识别农药包装袋信息，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的农药包装袋图像信息；根据获取到的待识别的农药包装袋图像信息动态选择预设的图像识别算法，进行图像识别，识别出具体农药类别；获取需要回收的农药包装袋类别信息；根据需要回收的农药包装袋类别信息，获取对应的位置信息，将所述农药包装袋位置信息作为回收巡航车的导航信息，以使回收巡航车导航至位置地点回收需要回收的农药包装袋。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法，其特征在于，所述的获取待识别的农药包装袋图像信息，具体为：获取待识别的农药包装袋的灰度图像；将所述农药包装袋的灰度图像进行图像预处理，得到农药包装袋的图像矩阵；基于机器学习算法，从农药包装袋的图像矩阵中，识别出待识别的农药包装袋图像信息，所述的图像信息包括农药包装袋的外观信息和农药包装袋表面的二维码，条形码，农药文字标识符信息。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法，其特征在于，所述的根据获取到的待识别的农药包装袋图像信息动态选择预设的图像识别算法，进行图像识别，识别出具体农药类别，之前包括：从大数据中检索每种农药包装袋的图像信息，所述图像信息包括农药包装袋的外观信息和农药包装袋表面的二维码，条形码，农药文字标识符信息；构建农药包装袋信息数据库，将所述图像信息中每种农药包装袋的图像信息转化为一组图像特征值，将所述图像特征值导入农药包装袋信息数据库中；间隔预设时间段后，从大数据中检索新的农药包装袋图像信息，将所述图像信息转化为一组图像特征值，将所述图像特征值导入农药包装袋信息数据库中，直到所有新的农药包装袋图像信息导入农药包装袋信息数据库中，以实现定时更新农药包装袋信息数据库。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法，其特征在于，所述的根据获取到的待识别的农药包装袋图像信息，动态选择预设的图像识别算法，进行图像识别，识别出具体农药类别，还包括：建立图像识别算法模型，将农药包装袋信息数据库中的农药包装袋信息特征值进行预处理得到农药包装袋图像训练数据集，将所述农药包装袋图像训练数据集导入所述图像识别算法模型中，进行图像识别算法训练；根据获取到的待识别农药包装袋图像信息，计算所述农药包装袋各图像信息完整度与各图像信息有效率，所述图像信息包括农药包装袋的外观信息和农药包装袋表面的二维码，条形码，农药文字标识符信息，所述图像信息完整度与图像信息有效率计算公式具体为：R1为图像信息完整度，其中n为农药包装袋的一种图像信息区域块总数，a
i
为一种图像
信息的一个区域块的完整像素，U为整个区域内的全部像素；R2为图像信息有效率，其中n为农药包装袋的一种图像信息区域块总数，b
i
为一种图像信息的一个区域块的有效像素，W为整个区域内的全部像素；计算得到所述各图像信息完整度与各图像信息有效率，将各图像信息完整度与各图像信息有效率进行排序，得到排序结果，将排序结果导入所述图像识别算法模型，图像识别算法模型将根据排序结果动态选择适合当前图像信息的图像识别算法，识别出具体农药类别。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的农药包装袋智能识别方法，其特征在于，所述的获取需要回收的农药包装袋...
【专利技术属性】
技术研发人员：王秀国，刘通，慕文静，杨金广，任广伟，郑晓，
申请(专利权)人：中国农业科学院烟草研究所中国烟草总公司青州烟草研究所，
类型：发明
国别省市：
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