【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能场景识别的农事直报方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、农事直报是指农民或农业工作者通过现代化通信技术将农业生产过程中的信息及时反馈给相关农业生产管理部门或农业科研机构的行为。农事直报能够为农业生产档案电子化提供便捷的管理服务工具，不仅能够促进农事活动信息的实时有效采集，为农业管理部门、生产经营者、科研机构科学决策提供依据和参考；还可以支撑农产品安全生产溯源，辅助管理部门监管，帮助优化农业生产流程、提高农业生产效益、促进农业可持续发展。因此，实现及时、准确、便捷、可信的智能化农事直报尤为重要。
2、但目前的农业生产过程信息的采集方法，例如模板上报、扫码上报或语音上报等方法，存在采集的信息的可信度无法保障、采集的内容不够全面、信息的准确性无法保证等问题，导致对农事活动监管的精确性下降。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于人工智能场景识别的农事直报方法、装置及存储介质，用以解决现有技术中对农事活动监管的精确性下降的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能场景识别的农事直报方法，包括：
3、获取农事场景的待测图像以及所述待测图像对应的农事活动时间信息；
4、利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获取所述待测图像中的目标对应的目标区域图像以及所述待测图像对应的农事活动地块信息；
5、利用农事图像识别模型识别所述目标区域图像中的农事行为，获得所述待测图像对应
6、上报所述农事活动时间信息、所述农事活动地块信息和所述农事行为信息。
7、在一些实施例中，所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获取所述待测图像中的目标对应的目标区域图像以及所述待测图像对应的农事活动地块信息，包括：
8、利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获得目标位置信息；
9、基于所述目标位置信息确定所述待测图像中的目标对应的农事活动地块信息，并根据所述目标位置信息从所述待测图像中裁剪出目标区域图像。
10、在一些实施例中，所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获得目标位置信息，包括：
11、将所述待测图像输入至目标检测模型中进行目标检测，输出所述待测图像中各目标对应的一个或多个初始位置；
12、对所述初始位置进行非极大值抑制处理，得到目标位置信息。
13、在一些实施例中，在所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测之前，所述方法还包括：
14、将采集的农事场景图作为样本图像；
15、对所述样本图像进行目标位置信息的标定，得到样本数据集；
16、基于所述样本数据集并利用yolov4算法训练目标检测模型。
17、在一些实施例中，所述样本图像包括不同光照环境条件下的多种农事场景图。
18、在一些实施例中，在所述利用农事图像识别模型识别所述目标区域图像中的农事行为之前，所述方法还包括：
19、根据所述样本数据集裁剪出样本图像中的目标区域；
20、将所述样本图像中的目标区域按照农事类别进行分类；
21、基于分类后的样本图像中的目标区域训练农事图像识别模型。
22、在一些实施例中，所述基于分类后的样本图像中的目标区域训练农事图像识别模型，包括：
23、基于分类后的样本图像中的目标区域并利用densenet算法训练农事图像识别模型。
24、第二方面，本申请实施例提供一种基于人工智能场景识别的农事直报装置，包括：
25、第一获取模块，用于获取农事场景的待测图像以及所述待测图像对应的农事活动时间信息；
26、第二获取模块，用于利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获取所述待测图像中的目标对应的目标区域图像以及所述待测图像对应的农事活动地块信息；
27、第三获取模块，用于利用农事图像识别模型识别所述目标区域图像中的农事行为，获得所述待测图像对应的农事行为信息；
28、上报模块，用于上报所述农事活动时间信息、所述农事活动地块信息和所述农事行为信息。
29、第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一方面所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法。
30、第四方面，本申请实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法。
31、第五方面，本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法。
32、本申请实施例提供的基于人工智能场景识别的农事直报方法、装置及存储介质，通过获取农事场景的待测图像以及待测图像对应的农事活动时间信息后，利用目标检测模型对待测图像进行目标检测，获取待测图像中的目标对应的目标区域图像以及待测图像对应的农事活动地块信息，然后利用农事图像识别模型识别目标区域图像中的农事行为，获得待测图像对应的农事行为信息，最后上报农事活动时间信息、农事活动地块信息和所述农事行为信息，实现了对农事活动智能化采集，能够实现农事上报的及时有效、自动便捷以及可验证性，从而根据实时全面的信息进行高准度的农事活动监管。
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1.一种基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获取所述待测图像中的目标对应的目标区域图像以及所述待测图像对应的农事活动地块信息，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获得目标位置信息，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，在所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述样本图像包括不同光照环境条件下的多种农事场景图。
6.根据权利要求4所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，在所述利用农事图像识别模型识别所述目标区域图像中的农事行为之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述基
8.一种基于人工智能场景识别的农事直报装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于人工智能场景识别的农事直报方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于人工智能场景识别的农事直报方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获取所述待测图像中的目标对应的目标区域图像以及所述待测图像对应的农事活动地块信息，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测，获得目标位置信息，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，在所述利用目标检测模型对所述待测图像进行目标检测之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能场景识别的农事直报方法，其特征在于，所述样本图像包括不同光照环境条件下的多种农事场景图。
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴文茜，熊晓菲，吴建伟，李奇峰，郭家贤，庄翠珍，于艳，
申请(专利权)人：北京慧智农科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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