一种基于监测阵列的多目监测方法技术

本方案提出了一种基于监测阵列的多目监测方法，涉及农业分析技术领域，每个采样节点借助临时阵列网络接收临近采样节点所采集的图像信息，并进行重合度分析，所述节点处理模块将所得到的图像信息和临近周围采样节点所发送的图像信息放置在所述节点内存，并逐一进行一级重合度分析，将重合图像提取进行一次计数标记，并放置所述节点内存；将进行一次计数的重合图像两两进行重合度分析提取相互重合的图像信息并增加一次计数标记，存放在所述节点内存

【技术实现步骤摘要】
一种基于监测阵列的多目监测方法
[0001]本申请为申请号
CN202211580904.7
，申请日
2022
年
12
月
09
日
、
专利技术名称“一种农业感知监测系统及其应用方法”的分案申请
。


[0002]本专利技术涉及农业分析
，具体为一种基于监测阵列的多目监测方法
。

技术介绍

[0003]智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。
除了精准感知
、
控制与决策管理外
。
[0004]在大面积的农田中应用智慧农业管理往往需要卫星遥感技术参与，但是应用卫星遥感很多情况下准确度欠佳，相对现场图像采取无法做到精准的管控和分析，一些地区通过建立农田的监测站对农田生产情况进行采集分析和指导，但是完整智慧农业所需的农田监测站的成本较高，一些经济情况较差的区域难以承担，而建立简易监测站会降低采集精度，影响分析效果，难以达到准确高清的效果
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出了一种农业感知监测系统
、
一种基于监测阵列的图像采集分配方法
、
一种无人机状态调整方法和一种基于监测阵列的多目监测方法，本系统可以临时搭建架，设成本低，基于监测阵列的图像采集分配方法可以快速稳定地对待测农田的进行图像采集，并分批进行处理，无人机状态调整方法可以通过控制方法增加取样的稳定性，基于监测阵列的多目监测方法可以提高图像采集的精度，当待测区域在偏远地区时，
GPS
信号较弱，当无人机发生偏移时，无人机可以通过该方法进行自我复位，本申请可以通过临时搭建容易事实，可以解决硬件支持成本高的问题，可以在低成本的前提，可以保证系统的精度，和运算效率，降低对硬件的需求
。
[0006]本专利技术的技术方案如下：
[0007]一种农业感知监测系统，包括监测阵列，所述监测阵列成规则设置在待测区域，所述监测阵列通讯连接有后端计算平台，
[0008]所述监测阵列包括多个采样节点，所述采样节点根据待测区域的实况规则调整相对待测区域的分布状态，每个所述采样节点包括供电源，节点处理模块，摄像模块，节点内存和节点存储器和节点信号收发模块，所述摄像模块
、
所述节点存储器和节点内存连接所述节点处理模块，所述供电源与所述采样节点中的各个模块形成供电连接；
[0009]所述后端计算平台包括终端处理器，所述后端处理器通讯连接有后端存储单元，所述后端计算平台用于对监测阵列所采集的数据进行分析，
[0010]还包括场地站，所述场地站包括主处理模块
、
地面内存和地面存储器，所述主处理模块与所述地面存储器连接，所述主处理模块与所述地面内存连接，所述场地站设置在待
测区域附近，所述场地站包括场地信号收发模块，所述监测阵列的节点信号收发模块与所述场地站的场地信号收发模块借助局域网连接，所述场地站通讯连接所述后端计算平台；
[0011]每一个所述采样节点包括动态任务分配模块和图像任务一级处理模块，所述动态任务分配模块控制连接所述摄像模块，所述图像任务一级处理模块通讯连接所述动态任务分配模块和所述摄像模块，所述摄像模块将采集到的原始图像数据传递至所述图像任务一级处理模块，所述图像任务一级处理模块将处理后的图像信息传递至所述动态任务分配模块，所述图像任务一级处理模块借助所述关联对接单元
、
所述局域网络单元和所述互联网单元分别连接所述监测阵列中其他采样节点
、
场地站和所述后端计算平台，所述动态任务分配模块借助所述关联对接单元和所述局域网络单元分别连接所述监测阵列中其他采样节点和场地站，
[0012]所述场地站包括宏观状态任务分配模块和图像任务二级处理模块，所述宏观状态任务分配模块用于调整监测阵列的整体视野，所述宏观状态任务分配模块和所述图像任务二级处理模块借助所述场地信号收发模块连接所述采样节点
。
[0013]一种基于监测阵列的图像采集分配方法，该方法基于一种农业感知监测系统，
[0014]包括建立基础数据信息，后端计算平台对接地理信息系统获得卫星照片及
DEM
数据建立待测区域的地形图，并利用卫星遥感获取待测区域的
NDVI
数据，将地形图及
NDVI
数据存储至后端计算平台的平台存储器内；
[0015]系统前置设置，对每个采样节点进行唯一编码，并根据每个所述采样节点的代码设置前置命令识别码，将每个所述采样节点的代码和前置命令识别码存储入所述后端计算平台的平台存储器内，
[0016]所述主处理模块将所述地面存储器划分为场地信息库
、
地面密钥数据库
、
阵列信息数据库
、
原始图像数据库和二级图像数据库，
[0017]借助场地站的场地信号收发模块将地形图及
NDVI
数据输送至场地信息库，借助场地站的场地信号收发模块将每个所述采样节点的代码和前置命令识别码输送至所述场地站的地面密钥数据库，
[0018]所述节点处理模块将所述节点存储器划分为命令库，节点本机信息库和原始可视库，
[0019]通过外部设备，每个所述采样节点中的所述节点处理模块将该所述采样节点所对应的编码和前置命令识别码，以及周围相邻最近所述采样节点所对应的编码和前置命令识别码输入至所述节点本机信息库；
[0020]阵列前置设置，调用所述宏观状态任务分配模块，根据地形图和
NDVI
数据设置监测阵列的宏观矩阵分布方式，设置采样节点的排布信息，并将排布信息存储在所述场地站的阵列信息数据库和所述后端计算平台的平台存储器中，并根据该排布信息启用监测阵列；
[0021]监测执行，监测阵列固定对一块选定区域进行拍摄，相邻所述采样节点在拍摄交界处存在重叠拍摄，并作为图像拼接参照块，所述监测阵列将图像数据通过所述局域网络单元发送至所述场地站，根据采样节点的代码对每个图像进行编号，所述场地站将图像数据存储至原始图像数据库；
[0022]结果处理，所述场地站从原始图像数据库中调取图像信息，应用图像拼接技术得
到整体待测区域的图像数据，将整合后的图像数据存储入二级图像数据库；
[0023]结果输出，对整合后的图像数据进行识别分析，将分析结果通过人机交互单元输出，并调用原始图像数据库和二级图像数据库，监测阵列直接发送的原始图像数据和经过拼接所得的二级图像数据通过所述场地信号收发模块传递至所述后端计算平台，进行存储以及进一步图像分析
。
[0024]一种无人机状态调整方法，本方法基于一种农业感知监测系统，将无人机监测节点位置根据
GPS
确定并放置，其特征在于，无线信号测距仪对邻近所述无本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于监测阵列的多目监测方法，其特征在于，本方法基于监测阵列，监测阵列包括多个采样节点，所述采样节点根据待测区域的实况规则调整相对待测区域的分布状态，每个所述采样节点包括供电源，节点处理模块，摄像模块，节点内存和节点存储器和节点信号收发模块，所述摄像模块
、
所述节点存储器和节点内存连接所述节点处理模块，所述供电源与所述采样节点中的各个模块形成供电连接；每个所述采样节点借助所述所述关联对接单元形成临时阵列网络，所述临时阵列网络用于监测阵列内部的信息交互，每个所述采样节点借助所述临时阵列网络接收临近采样节点所采集的图像信息，并进行重合度分析，所述节点处理模块将所得到的图像信息和临近周围采样节点所发送的图像信息放置在所述节点内存，并逐一进行一级重合度分析；将经过一级重合度分析的采样节点定义为一级单元，所述节点处理模块接收该一级单元的外围一层的所述采样节点的图像信息，进行二级重合度分析；将经过二级重合度分析的采样节点作为整体的二级单元，再以所述采样节点重复上述操作继续扩展
ξ
次，经历
ξ
次重合度分析，
ξ
满足第
ξ
+1
级重合度分析不会增加重叠图像信息；将完成重合度分析的图像信息进行保存，所述节点处理模块调用所述动态任务分配模块和临时阵列网络对接存在交互的采样节点，对不同重合度的图像碎片，根据计数次数进行相应的多目摄像分析
。2.
根据权利要求1所述的一种基于监测阵列的多目监测方法，其特征在于，所述采样节点进行的一级重合度分析包括将重合图像提取进行一次计数标记，并放置所述节点内存；将进行一次计数的重合图像两两进行重合度分析提取相互重合的图像信息并增加一次计数标记，存放在所述节点内存；将进行两次计数的重合图像两两进行重合度分析，将再次重合的图像信息增加一次计数标记，重复次循环
μ
次，直到不存在重合图像信息，所述节点处理模块，将本机所采集的图像裁剪，按照重合次数，...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢述佳，柳伟林，
申请(专利权)人：深圳市浩太科技有限公司，
类型：发明
国别省市：