一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统技术方案

本发明专利技术适用于无人机施肥技术领域，提供了一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统，所述方法包括以下步骤：接收用户上传的喷洒延时和无人机飞行高度，确定拍摄角度，根据拍摄角度对摄像头进行角度调整，使得肥料喷洒在正确的区域；通过摄像头采集得到作物俯拍图像，对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类；对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度；根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息；如此，根据喷洒肥料信息就可以确定各类肥料阀门的开闭情况，然后结合喷洒量信息对开启的肥料阀门的流量进行控制，这样能够使得无人机进行精准施肥，施肥效果更好

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人机施肥
，具体是涉及一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统
。

技术介绍

[0002]与地面施肥机械相比，无人机施肥的优势在于通过性好，且现有无人机的稳定性
、
易用性
、
续航能力和有效载荷正不断提升，在农业生产中的应用越来越广
。
由于作物的种类或者长势不同，每个区域所需要的肥料种类和施肥量并不同，目前的无人机施肥不能够对肥料种类和施肥量进行很好的控制
。
因此，需要提供一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统，旨在解决上述问题
。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题
。
[0004]本专利技术是这样实现的，一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法，所述方法包括以下步骤：
[0005]接收用户上传的喷洒延时和无人机飞行高度，确定拍摄角度，根据拍摄角度对摄像头进行角度调整；
[0006]通过摄像头采集得到作物俯拍图像，对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类；
[0007]对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度；
[0008]根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息；
[0009]根据喷洒肥料信息和喷洒量信息对各类肥料阀门的开闭以及流量进行控制，使得无人机喷洒出对应的肥料进行施肥
。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述确定拍摄角度，根据拍摄角度对摄像头进行角度调整的步骤，具体包括：
[0011]调取无人机的飞行速度；
[0012]计算得到拍摄角度，
tan
拍摄角度＝无人机飞行高度
÷
(
喷洒延时
×
飞行速度
)
；
[0013]将所述拍摄角度发送给摄像头角度控制器，使得摄像头进行角度调整
。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类的步骤，具体包括：
[0015]对作物俯拍图像进行放大裁剪得到局部作物图像；
[0016]对局部作物图像进行边缘锐化处理，增强形状特征；
[0017]基于卷积神经网络对处理后的局部作物图像进行识别，得到农作物种类
。
[0018]作为本专利技术进一步的方案：所述对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度的步骤，具体包括：
[0019]根据确定的农作物种类调取各成熟度颜色信息，所述各成熟度颜色信息包括若干个成熟度，每个成熟度对应有颜色特征；
[0020]确定每个颜色特征在所述作物俯拍图像中的像素点数；
[0021]确定像素点数最多的颜色特征所对应的成熟度为农作物成熟度
。
[0022]作为本专利技术进一步的方案：所述根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息的步骤，具体包括：
[0023]将农作物种类和农作物成熟度输入至农作物肥料库中，所述农作物肥料库包括所有的农作物种类，每个农作物种类对应有喷洒肥料信息，且每个农作物种类对应有若干个成熟度，每个成熟度对应有喷洒量信息；
[0024]输出对应的喷洒肥料信息以及对应的喷洒量信息
。
[0025]本专利技术的另一目的在于提供一种基于人工智能技术的无人机精准施肥系统，所述系统包括：
[0026]摄像头角度调整模块，用于接收用户上传的喷洒延时和无人机飞行高度，确定拍摄角度，根据拍摄角度对摄像头进行角度调整；
[0027]农作物种类确定模块，用于通过摄像头采集得到作物俯拍图像，对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类；
[0028]作物成熟度确定模块，用于对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度；
[0029]喷洒肥料信息模块，用于根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息；
[0030]肥料阀门控制模块，用于根据喷洒肥料信息和喷洒量信息对各类肥料阀门的开闭以及流量进行控制，使得无人机喷洒出对应的肥料进行施肥
。
[0031]作为本专利技术进一步的方案：所述摄像头角度调整模块包括：
[0032]飞行速度调取单元，用于调取无人机的飞行速度；
[0033]拍摄角度计算单元，用于计算得到拍摄角度，
tan
拍摄角度＝无人机飞行高度
÷
(
喷洒延时
×
飞行速度
)
；
[0034]角度调整控制单元，用于将所述拍摄角度发送给摄像头角度控制器，使得摄像头进行角度调整
。
[0035]作为本专利技术进一步的方案：所述农作物种类确定模块包括：
[0036]图像放大裁剪单元，用于对作物俯拍图像进行放大裁剪得到局部作物图像；
[0037]边缘锐化处理单元，用于对局部作物图像进行边缘锐化处理，增强形状特征；
[0038]作物种类确定单元，用基于卷积神经网络对处理后的局部作物图像进行识别，得到农作物种类
。
[0039]作为本专利技术进一步的方案：所述作物成熟度确定模块包括：
[0040]颜色信息调取单元，用于根据确定的农作物种类调取各成熟度颜色信息，所述各成熟度颜色信息包括若干个成熟度，每个成熟度对应有颜色特征；
[0041]像素点数识别单元，用于确定每个颜色特征在所述作物俯拍图像中的像素点数；
[0042]成熟度确定单元，用于确定像素点数最多的颜色特征所对应的成熟度为农作物成熟度
。
[0043]作为本专利技术进一步的方案：所述喷洒肥料信息模块包括：
[0044]作物信息输入单元，用于将农作物种类和农作物成熟度输入至农作物肥料库中，所述农作物肥料库包括所有的农作物种类，每个农作物种类对应有喷洒肥料信息，且每个农作物种类对应有若干个成熟度，每个成熟度对应有喷洒量信息；
[0045]肥料信息确定单元，用于输出对应的喷洒肥料信息以及对应的喷洒量信息
。
[0046]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0047]本专利技术能够根据拍摄角度对摄像头进行角度调整，使得肥料喷洒在正确的区域，避免错位；然后通过摄像头采集得到作物俯拍图像，对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类，对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度；根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息；如此，根据喷洒肥料信息就可以确定各类肥料阀门的开闭情况，然后结合喷洒量信息对开启的肥料阀门的流量进行控制，这样能够使得无人机进行精准施肥，施肥效果更好
。
附图说明
[0048]图1为一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法的流程图
。
[0049]图2为一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于人工智能技术的无人机精准施肥方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：接收用户上传的喷洒延时和无人机飞行高度，确定拍摄角度，根据拍摄角度对摄像头进行角度调整；通过摄像头采集得到作物俯拍图像，对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类；对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度；根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息；根据喷洒肥料信息和喷洒量信息对各类肥料阀门的开闭以及流量进行控制，使得无人机喷洒出对应的肥料进行施肥
。2.
根据权利要求1所述的基于人工智能技术的无人机精准施肥方法，其特征在于，所述确定拍摄角度，根据拍摄角度对摄像头进行角度调整的步骤，具体包括：调取无人机的飞行速度；计算得到拍摄角度，
tan
拍摄角度＝无人机飞行高度
÷
(
喷洒延时
×
飞行速度
)
；将所述拍摄角度发送给摄像头角度控制器，使得摄像头进行角度调整
。3.
根据权利要求1所述的基于人工智能技术的无人机精准施肥方法，其特征在于，所述对作物俯拍图像进行形状分析确定农作物种类的步骤，具体包括：对作物俯拍图像进行放大裁剪得到局部作物图像；对局部作物图像进行边缘锐化处理，增强形状特征；基于卷积神经网络对处理后的局部作物图像进行识别，得到农作物种类
。4.
根据权利要求1所述的基于人工智能技术的无人机精准施肥方法，其特征在于，所述对作物俯拍图像进行颜色分析确定农作物成熟度的步骤，具体包括：根据确定的农作物种类调取各成熟度颜色信息，所述各成熟度颜色信息包括若干个成熟度，每个成熟度对应有颜色特征；确定每个颜色特征在所述作物俯拍图像中的像素点数；确定像素点数最多的颜色特征所对应的成熟度为农作物成熟度
。5.
根据权利要求1所述的基于人工智能技术的无人机精准施肥方法，其特征在于，所述根据农作物种类和农作物成熟度确定喷洒肥料信息和喷洒量信息的步骤，具体包括：将农作物种类和农作物成熟度输入至农作物肥料库中，所述农作物肥料库包括所有的农作物种类，每个农作物种类对应有喷洒肥料信息，且每个农作物种类对应有若干个成熟度，每个成熟度对应有喷洒量信息；输出对应的喷洒肥料信息以及对应的喷洒量信息
。6.
一种基于人工智能技术的无人机精准施肥系统，其特征在于，所述系统包括：摄像头角度调整模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：瞿国庆，曹冬菊，张牧，张丽，卫素洁，黄帅凤，
申请(专利权)人：江苏商贸职业学院，
类型：发明
国别省市：