一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，包括以下步骤：步骤一、叶片图像采集：摄像机采集不同季节、不同时段、正常、染病和缺素的柑橘植株老叶片和嫩叶片图像；步骤二、叶片图像处理：对采集图像进行图像分割和特征提取，分析得出柑橘染病情况及程度；步骤三、分析指标范围：利用分子光谱仪分析得出正常叶片、染病叶片和各项指标的数据范围；步骤四、建立数据库：将所采集的具有特征性的图像和所测出的指标数据匹配并建立数据库；本发明专利技术该防治体系能够最大程度地减少人力物力财力的消耗和由黄龙病造成的经济损失；利用精密的仪器和大数据分析技术来处理指标数据，相较传统手段有极高的准确性和客观性。传统手段有极高的准确性和客观性。传统手段有极高的准确性和客观性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统


[0001]本专利技术涉及智能疾病诊断领域，具体为一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统。

技术介绍

[0002]随着经济全球化进程的加快，政府和公众共同参与病虫害管理意识逐渐增强。对于病虫灾害应以预防为主，坚持综合治理，要保障果树的丰产及农民增收，需要便捷的陡坡山地果园喷农药、施肥的方法，通过检疫、监测和防治等手段，可以有效地避免灾情的发生、扩散，减少灾害带来的损失。
[0003]但是，传统的病虫害监控系统存在以下缺点:
[0004](1)在目前现有的病虫害监控系统中，对病虫害的监控项目过广，往往无法精确监测果树发生的疾病情况，监测施工安装繁琐，工作条件要求苛刻，统计的误差也比较大，智能化程度较低，因此，无法起到有效防治的目的，无法满足准确预测病虫灾害，提前防治的要求；
[0005](2)果树生长管护期间需及时进行病害防治及施肥管理，然而常规的人力不均匀喷洒大剂量农药肥料会导致病虫害不严重的农作物过量喷洒，造成农作物污染并增加作业成本，费工费时、劳动强度大、肥料利用率较低、喷施药肥效率低。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，包括以下步骤：
[0008]步骤一、叶片图像采集：摄像机采集不同季节、不同时段、正常、染病和缺素的柑橘植株老叶片和嫩叶片图像；
[0009]步骤二、叶片图像处理：对采集图像进行图像分割和特征提取，分析得出柑橘染病情况及程度；
[0010]步骤三、分析指标范围：利用分子光谱仪分析得出正常叶片、染病叶片和各项指标的数据范围；
[0011]步骤四、建立数据库：将所采集的具有特征性的图像和所测出的指标数据匹配并建立数据库；
[0012]步骤五、远程筛查：用无人机搭载红外设备的现场筛查或果农拍摄图像上传至app进行识别的远程筛查；
[0013]步骤六、计算药液用量：与系统数据库进行比对，得出该目标区域需要喷洒的药液量；
[0014]步骤七、喷洒农药：无人机搭载灭虫弹根据app系统数据库给出的喷洒药液量指标
向该目标区域释放，进行大面积植株治疗；
[0015]步骤八、二次图像采集：无人机再次搭载摄像机对治疗区域所采集的目标范围进行勘测，了解病株的治疗情况。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤一中采集的图像还包括记录每片叶子采集GPS位置信息、采集部位的信息和采集时刻的姿态信息。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤二通过采集的图像进行图像分割和特征提取，经分析归类可以得出柑橘染病植株的情况及程度，为步骤六中与系统数据库进行比对提供原始数据。
[0018]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤三利用分子光谱仪分析各项指标的数据范围，其指标包括不同季节、不同时间段正常叶片、染病叶片和缺素叶片的叶绿素(a/b)含量、叶黄素含量、淀粉含量、淀粉酶含量和活性和可溶性糖含量。
[0019]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤四将所采集的具有特征性的图像和所测出的指标数据匹配并建立数据库，图片作为输入层，将数据集放入神经网络中进行训练，获得输出值作为实际值。通过训练模型，优化算法等一系列操作，导入新图片后进行预测，将预测值与实际值比对，计算损失函数的值，损失函数的值越小，说明预测的结果更加准确。
[0020]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤五利用无人机的遥感测量单元现场筛查，所述遥感测量单元包括可见光相机、红外相机和多光谱模块。
[0021]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤五手机APP利用上传的图像与APP的图库做一个百分比的比对，从而判断对应植株是否染病，手机APP将根据用户上传的图像判断染病植株的染病程度，上传图像有相似特征的四张图库中的图像，并计算出应该喷洒的药液量反馈至系统。
[0022]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤六无人机与数据库比得出喷洒量，为根据比对结果识别出植株的感染程度并计算出药液用量。
[0023]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤七灭虫弹为木虱灭虫弹，无人机搭载木虱灭虫弹，用于黄龙病预防和病情较轻时的果园大面积应用，所述木虱灭虫弹包括用于存放灭杀虫药物的上弹壳和下弹壳，所述上弹壳与下弹壳之间设有药盒，所述下弹壳的底端安装有连接架，所述连接架的外侧设有引燃机构，所述药盒的两侧均安装有爆炸件，当病情较严重时，根据APP反馈的药液量通过当前时刻流量计检测数据调节喷口的开度来调节药液的喷洒量。
[0024]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤二中对采集图像进行图像分割和特征提取的具体步骤为图片同化、图片缩放、图片裁剪、图片归一化、像素微调、正向传播、得到概率和反向传播。
[0025]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述图片同化为将采集的图片在进行图像预测或者训练之前，对图片进行预处理，实现对图片的去差异化，所述图片缩放为将图片缩放为256*256，所述图片裁剪为对缩放的图片进行中心裁剪，裁剪后大小为224*224，所述图片归一化为裁剪后的图片进行图片像素点值归一化，原本取值为[0，255]，归一化后取值为[0，1]，所述像素微调为归一化的图片进行像素点值进行微调，微调结果为图减去一个均值再除以标准差，所述正向传播为处理后的图片进行正向传播，得到了一个一维的向量，所述得
到概率为一维向量中值的数量就跟原始卷积核的个数也就是分类的数量相关，每个值代表的是该图像是对应类别的概率值，当然直接得到的这个值还不是一个概率，需进行预测并使用softmax函数将向量中的各个值进行归一化，得到预测所需的概率，所述反向传播为使用梯度下降法反复迭代对卷积核中的参数进行更新。
[0026]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述正向传播分为四步，所述四步为提取特征值
‑
卷积、激活
‑
Sigmod&SoftMax函数、池化和全连接。
[0027]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述提取特征值
‑
卷积为卷积前要对当前图像进行边缘补0。在提取特征值时通过多个卷积核分别对图像进行多层卷积运算，分几个类就有几个卷积核：单个卷积单层计算公式如下：其中，a为卷积核中的具体参数，X为特征值，单个卷积会通过多次卷积计算公式如下：output＝∑
i
w
i
x
i
+b，其中，w
i
为卷积核，x
i
为每一层的特征值，第一层的特征值为原始图像预处理后的结果，所述激活—Sigmod&SoftMax函数为将提取的特征值进行进一步处理，所述Sigmod函数为SoftMax函数为将提取的特征值进行进一步处理，所述Sigmod函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、叶片图像采集：摄像机采集不同季节、不同时段、正常、染病和缺素的柑橘植株老叶片和嫩叶片图像；步骤二、叶片图像处理：对采集图像进行图像分割和特征提取，分析得出柑橘染病情况及程度；步骤三、分析指标范围：利用分子光谱仪分析得出正常叶片、染病叶片和各项指标的数据范围；步骤四、建立数据库：将所采集的具有特征性的图像和所测出的指标数据匹配并建立数据库；步骤五、远程筛查：用无人机搭载红外设备的现场筛查或果农拍摄图像上传至app进行识别的远程筛查；步骤六、计算药液用量：与系统数据库进行比对，得出该目标区域需要喷洒的药液量；步骤七、喷洒农药：无人机搭载灭虫弹根据app系统数据库给出的喷洒药液量指标向该目标区域释放，进行大面积植株治疗；步骤八、二次图像采集：无人机再次搭载摄像机对治疗区域所采集的目标范围进行勘测，了解病株的治疗情况。2.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤一中采集的图像还包括记录每片叶子采集GPS位置信息、采集部位的信息和采集时刻的姿态信息。3.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤二通过采集的图像进行图像分割和特征提取，经分析归类可以得出柑橘染病植株的情况及程度，为步骤六中与系统数据库进行比对提供原始数据。4.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤三利用分子光谱仪分析各项指标的数据范围，其指标包括不同季节、不同时间段正常叶片、染病叶片和缺素叶片的叶绿素(a/b)含量、叶黄素含量、淀粉含量、淀粉酶含量和活性和可溶性糖含量。5.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤四将所采集的具有特征性的图像和所测出的指标数据匹配并建立数据库，图片作为输入层，将数据集放入神经网络中进行训练，获得输出值作为实际值。通过训练模型，优化算法，导入新图片后进行预测，将预测值与实际值比对，计算损失函数的值，损失函数的值越小，说明预测的结果更加准确。6.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤五利用无人机的遥感测量单元现场筛查，所述遥感测量单元包括可见光相机、红外相机和多光谱模块。7.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤五手机APP利用上传的图像与APP的图库做一个百分比的比对，从而判断对应植株是否染病，手机APP将根据用户上传的图像判断染病植株的染病程度，上传图像有相似特征的四张图库中的图像，并计算出应该喷洒的药液量反馈至系统。8.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：
所述步骤六无人机与数据库比得出喷洒量，为根据比对结果识别出植株的感染程度并计算出药液用量。9.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤七灭虫弹为木虱灭虫弹，无人机搭载木虱灭虫弹，用于黄龙病预防和病情较轻时的果园大面积应用，所述木虱灭虫弹包括用于存放灭杀虫药物的上弹壳和下弹壳，所述上弹壳与下弹壳之间设有药盒，所述下弹壳的底端安装有连接架，所述连接架的外侧设有引燃机构，所述药盒的两侧均安装有爆炸件，当病情较严重时，根据APP反馈的药液量通过当前时刻流量计检测数据调节喷口的开度来调节药液的喷洒量。10.根据权利要求1所述的一种基于手机APP的柑橘黄龙病智能防治系统，其特征在于：所述步骤二中对采集图像进行图像分割和特征提取的具体步骤为图片同化、图...

【专利技术属性】
技术研发人员：何文鸣，卢俊涛，吴小漫，李佳滕，陈文杰，曾文婷，
申请(专利权)人：嘉应学院，
类型：发明
国别省市：