【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于植物生长监测，具体涉及一种园林植物养护监测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、园林植物指适用于园林绿化的植物材料，包括木本和草本的观花、观叶或观果植物，以及适用于园林、绿地和风景名胜区的防护植物与经济植物。绿化养护是景观园林养护的工作重点，提升景观园林植物的成活率，保证植株的健康生长，可利于提高园林的绿化覆盖率，并从整体提升观赏性。现有技术中，在进行园林植物养护工作的过程中，通常需要工作人员定期对园林植物进行检视，以便及时发现植株存在的生长问题，并对其进行处理。但是，在使用现有技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：通过工作人员手动对园林植物进行养护检视，存在用人成本高的问题，不适用于大型生态园等场景。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题，本专利技术提供了一种园林植物养护监测方法、系统、设备及介质。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种园林植物养护监测方法，包括：
4、获取指定监测区域的图像监测数据及环境参数监测数据；
5、根据所述图像监测数据，得到植株区域图像数据及与植株区域图像数据对应的植株类别信息；
6、根据所述植株类别信息，对所述植株区域图像数据进行生长状态识别处理，得到与所述植株区域图像数据图像对应的植株生长状态信息；
7、获取与所述植株类别信息和与所述植株生长状态信息对应的目标环境指标数据
8、根据所述环境参数监测数据和所述目标环境指标数据，得到环境指标调整数据。
9、本专利技术可实现园林植物的自动化养护监测，利于降低人力成本，适用于大型生态园等场景。具体地，本专利技术在实施过程中，先获取指定监测区域的图像监测数据及环境参数监测数据；再根据所述图像监测数据，得到植株区域图像数据及与植株区域图像数据对应的植株类别信息；随后根据所述植株类别信息，对所述植株区域图像数据进行生长状态识别处理，得到与所述植株区域图像数据图像对应的植株生长状态信息；最后获取与所述植株类别信息和与所述植株生长状态信息对应的目标环境指标数据，并根据所述环境参数监测数据和所述目标环境指标数据，得到环境指标调整数据。在此过程中，可基于机器执行对园林植物的自动化养护，同时还可便于用户基于最终得到的环境指标调整数据对园林植物进行针对性养护。
10、在一个可能的设计中，根据所述图像监测数据，得到植株区域图像数据及与植株区域图像数据对应的植株类别信息，包括：
11、对所述图像监测数据进行环境背景分割处理，得到前景植物图像数据；
12、对所述前景植物图像数据进行植株识别处理，得到植株区域图像数据；
13、根据预设的模板植株图像数据库，得到所述植株区域图像数据的植株类别信息；其中，所述模板植株图像数据库中包括多个模板植株图像数据，且多个模板植株图像数据均绑定有相应的模板植株类别信息。
14、在一个可能的设计中，对所述图像监测数据进行环境背景分割处理，得到前景植物图像数据，包括：
15、获取所述图像监测数据中各像素点的r分量、g分量和b分量；
16、根据各像素点的r分量、g分量和b分量，对所述图像监测数据进行颜色空间转换，得到所述图像监测数据中各像素点的h分量、i分量和s分量；其中，所述图像监测数据中所有像素点的h分量构成与所述图像监测数据对应的h分量直方图；
17、对所述h分量直方图进行阈值分割处理，得到局部最佳阈值；
18、根据所述局部最佳阈值对所述h分量直方图中的h分量进行分割处理，得到前景植物图像数据和环境背景图像数据。
19、在一个可能的设计中，所述h分量的表达式为：
20、
21、式中，g表示g分量，b表示b分量；
22、所述i分量的表达式为：
23、
24、式中，r表示r分量；
25、所述s分量的表达式为：
26、
27、在一个可能的设计中，根据预设的模板植株图像数据库，得到所述植株区域图像数据的植株类别信息，包括：
28、将所述植株区域图像数据与模板植株图像数据库进行特征匹配处理，得到与所述植株区域图像数据的相似度最高的模板植株图像数据；
29、获取与当前相似度最高的模板植株图像数据绑定的模板植株类别信息，并将该模板植株类别信息作为所述植株区域图像数据的植株类别信息。
30、在一个可能的设计中，将所述植株区域图像数据与模板植株图像数据库中任一模板植株图像数据进行特征匹配处理，包括：
31、对所述植株区域图像数据进行轮廓提取，得到植株轮廓离散点数据集；
32、对当前模板植株图像数据进行轮廓提取，得到模板植株轮廓离散点数据集；
33、根据所述和所述植株轮廓离散点数据集，得到所述植株区域图像数据与当前模板植株图像数据之间的相似度；其中，所述植株区域图像数据与当前模板植株图像数据之间的相似度为：
34、sij＝∑nc(pi,qj)；
35、式中，pi为所述植株轮廓离散点数据集中的离散点，qj为所述模板植株轮廓离散点数据集中的离散点，hi(k)为所述植株轮廓离散点数据集中第k个离散点对应的形状直方图，hj(k)为所述模板植株轮廓离散点数据集中第k个离散点对应的形状直方图，k∈{1，2，……，k}，k为所述植株轮廓离散点数据集或所述模板植株轮廓离散点数据集中离散点的总数。
36、在一个可能的设计中，根据所述植株类别信息，对所述植株区域图像数据进行生长状态识别处理，得到与所述植株区域图像数据图像对应的植株生长状态信息，包括：
37、构建与多个植株类别信息对应的植株生长状态识别模型，并对其进行训练，得到训练后植株生长状态识别模型；
38、获取与所述植株类别信息对应的训练后植株生长状态识别模型，并将其记为目标模型；
39、将所述植株区域图像数据输入所述目标模型中，得到与所述植株区域图像数据图像对应的植株生长状态信息。
40、第二方面，本专利技术提供了一种园林植物养护监测系统，用于实现如上述任一项所述的园林植物养护监测方法；所述园林植物养护监测系统包括：
41、植物监测模块，用于获取指定监测区域的图像监测数据及环境参数监测数据；
42、植株图像识别模块，与所述植物监测模块通信连接，用于根据所述图像监测数据，得到植株区域图像数据及与植株区域图像数据对应的植株类别信息；
43、生长状态识别模块，与所述植株图像识别模块通信连接，用于根据所述植株类别信息，对所述植株区域图像数据进行生长状态识别处理，得到与所述植株区域图像数据图像对应的植株生长状态信息；
44、环境指标校正模块，与所述生长状态识别模块通信连接，用于获取与所述植株类别信息和与所述植株生长状态信息对应的目标环境指标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种园林植物养护监测方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：根据所述图像监测数据，得到植株区域图像数据及与植株区域图像数据对应的植株类别信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：对所述图像监测数据进行环境背景分割处理，得到前景植物图像数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：所述H分量的表达式为：
5.根据权利要求2所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：根据预设的模板植株图像数据库，得到所述植株区域图像数据的植株类别信息，包括：
6.根据权利要求5所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：将所述植株区域图像数据与模板植株图像数据库中任一模板植株图像数据进行特征匹配处理，包括：
7.根据权利要求1所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：根据所述植株类别信息，对所述植株区域图像数据进行生长状态识别处理，得到与所述植株区域图像数据图像对应的植株生长状态信息，包括：
8.一种
9.一种电子设备，其特征在于：包括：
10.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的园林植物养护监测方法的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种园林植物养护监测方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：根据所述图像监测数据，得到植株区域图像数据及与植株区域图像数据对应的植株类别信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：对所述图像监测数据进行环境背景分割处理，得到前景植物图像数据，包括：
4.根据权利要求3所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：所述h分量的表达式为：
5.根据权利要求2所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在于：根据预设的模板植株图像数据库，得到所述植株区域图像数据的植株类别信息，包括：
6.根据权利要求5所述的一种园林植物养护监测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：金萍，宣嘉悦，陈立峥，张聚，
申请(专利权)人：廊坊市园林绿化事务中心，
类型：发明
国别省市：
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