一种基于机器视觉的农业智能监测系统及方法技术方案

本发明专利技术提供一种基于机器视觉的农业智能监测系统及方法，系统包括：待监测区域获取模块，用于获取农田里的待监测区域；农作物生长图像采集模块，用于采集待监测区域内的农作物生长图像；病虫害监测模块，用于基于农作物生长图像和预设的病虫害图像库，进行病虫害监测；其中，获取农田里的待监测区域，包括：建立对应于农田的病虫害预测地图；从病虫害预测地图内确定多个病虫害预测位置和对应的病虫害预测类型；基于最小包围圈划定条件，在病虫害预测地图内划定包围部分病虫害预测位置的最小包围圈；将最小包围圈的包围区域作为待监测区域。降低了农作物生长图像的采集工作量，提升了农业监测效率，更提升了基于机器视觉进行农业监测的适用性。农业监测的适用性。农业监测的适用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的农业智能监测系统及方法


[0001]本专利技术涉及农业智能监测
，特别涉及一种基于机器视觉的农业智能监测系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，基于机器视觉进行农业监测时，多是先采集农田里种植的农作物的生长图像，再基于生长图像，进行病虫害监测。
[0003]但是，在采集农作物的生长图像时，多是对农田里的每一农作物进行一一采集，不仅采集工作量较大，还降低了农业监测的效率，更降低了基于机器视觉进行农业监测的适用性。
[0004]因此，亟需一种解决办法。

技术实现思路

[0005]本专利技术目的之一在于提供了一种基于机器视觉的农业智能监测系统，首先获取农田里需要进行农业监测的待监测区域，仅对待监测区域内的农作物生长图像进行采集，再进行病虫害监测，降低了农作物生长图像的采集工作量，另外，引入病虫害预测地图和最小包围圈划定条件等，快速、合理地确定待监测区域，提升了农业监测效率，更提升了基于机器视觉进行农业监测的适用性。
[0006]本专利技术实施例提供的一种基于机器视觉的农业智能监测系统，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的农业智能监测系统，其特征在于，包括：待监测区域获取模块，用于获取农田里的待监测区域；农作物生长图像采集模块，用于采集所述待监测区域内的农作物生长图像；病虫害监测模块，用于基于所述农作物生长图像和预设的病虫害图像库，进行病虫害监测；其中，所述待监测区域获取模块获取农田里的待监测区域，具体执行如下操作：建立对应于所述农田的病虫害预测地图；从所述病虫害预测地图内确定多个病虫害预测位置和对应的病虫害预测类型；基于最小包围圈划定条件，在所述病虫害预测地图内划定包围部分所述病虫害预测位置的最小包围圈；将所述最小包围圈的包围区域作为所述待监测区域；其中，所述最小包围圈划定条件包括：所述最小包围圈的圈面积小于等于预设的面积阈值；所述最小包围圈内两两所述病虫害预测位置之间的直线距离小于等于预设的第一距离阈值；所述最小包围圈内至少有M个目标位置对；所述目标位置对中的两个所述病虫害预测位置对应的病虫害预测类型之间，在预设的标准病虫害关系库中对应有至少一个标准病虫害关系。2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的农业智能监测系统，其特征在于，所述农作物生长图像采集模块采集所述待监测区域内的农作物生长图像，具体执行如下操作：基于空中落脚位置确定条件，在所述病虫害预测地图内确定多个空中落脚位置；控制无人机依次前往各个所述空中落脚位置，以拍摄所述农作物生长图像；其中，所述空中落脚位置确定条件包括：每一所述空中落脚位置与对应的目标区域之间的相对位置关系，均与预设的标准相对位置关系匹配；所述目标区域为所述无人机位于所述空中落脚位置时，所述待监测区域中落入所述无人机的拍摄范围的局部区域；全部所述空中落脚位置对应的所述目标区域之和覆盖所述待监测区域。3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的农业智能监测系统，其特征在于，所述病虫害监测模块基于所述农作物生长图像和预设的病虫害图像库，进行病虫害监测，具体执行如下操作：将所述农作物生长图像与所述病虫害图像库中的病虫害图像进行匹配；当匹配符合时，获取匹配符合的所述病虫害图像对应的预设的病虫害类型；输出所述待监测区域存在所述病虫害类型的病虫害的预警信息。4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的农业智能监测系统，其特征在于，还包括：病虫害图像库扩充模块，用于对所述病虫害图像库进行扩充；其中，所述病虫害图像库扩充模块对所述病虫害图像库进行扩充，具体执行如下操作：获取待补入病虫害图像集；确定所述待补入病虫害图像集是否符合可靠条件；当为是时，将所述待补入病虫害图像集补入所述病虫害图像库中；
其中，所述可靠条件包括：所述待补入病虫害图像集的集合来源的来源类型为网络且目标值大于等于预设的目标阈值；所述目标值为所述待补入病虫害图像集的第一可信度和所述集合来源的第二可信度中的较小值；或，所述来源类型为本地且所述集合来源的经验值大于等于预设的经验阈值。5.如权利要求4所述的一种基于机器视觉的农业智能监测系统，其特征在于，所述第一可信度的确定步骤如下：从所述集合来源中确定所述待补入病虫害图像集的来源场景；从所述来源场景中获取多个交互记录和对应的记录产生时间；基于所述记录产生时间，将所述交互记录设置于预设的时间轴线上；基于记录簇确定条件，从所述时间轴线上确定交互记录簇；对所述交互记录簇中的每一所述交互记录进行语义提取，获得记录语义集；将所述记录语义集与预设的标准记录语义集库中的标准记录语义集进行匹配；当匹配符合时，将对应所述交互记录簇作为目标交互记录簇；统计所述目标交互记录簇的簇数目；从预设的可信度库中确定所述簇数目对应的所述第一可信度；其中，所述记录簇确定条件包括：所述交互记录簇内至少有N个所述交互记录；所述交互记录簇内两两相邻所述交互记录之间的第一间隔距离小于等于预设的第二距离阈值；所述交互记录簇内目标交互记录的记录数目大于等于预设的数目阈值；所述目标交互记录为记录产生方为所述待补入病虫害图像集的发布方的所述交互记录；两两相邻所述目标交互...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞爱平，冯金奎，董洁芳，崔敏，毕武，
申请(专利权)人：农业农村部农业机械化总站，
类型：发明
国别省市：