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[發明專利]基于物聯網的農作物病蟲害圖像信息自動監測系統無效

專利信息
申請號: 201010253635.4 申請日: 2010-08-13
公開(公告)號: CN101938512A 公開(公告)日: 2011-01-05
發明(設計)人: 肖明明;劉毅 申請(專利權)人: 仲愷農業工程學院
主分類號: H04L29/08 分類號: H04L29/08;G08C17/02
代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102 代理人: 邱奕才;禹小明
地址: 510000 廣東*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 聯網 農作物 病蟲害 圖像 信息 自動 監測 系統
【說明書】:

技術領域

發明屬于物聯網應用領域,特別是涉及基于物聯網的農作物病蟲害圖像信息自動監測系統。

背景技術

物聯網是一種新型的網絡架構,其核心技術可以歸結為無線傳感器網絡技術。無線傳感器網絡具有低成本、低功耗、方便擴展等優點,它網絡結構靈活多變,傳感檢測范圍廣,無需接線即可隨時增加監測點。因此,無線傳感器網絡在軍事、工業、農業、醫學、家居生活及娛樂方面有廣闊的應用前景。

隨著智能化技術的發展,人工智能將是世紀農業工程發展的重點。專家系統的研究是從20世紀60年代伴隨著人工智能發展起來的。農業專家系統的研究始于20世紀70年代末期,利用專家系統輔助防治植物的病蟲害是專家系統應用較早的領域。

目前,在植保領域應用的專家系統種類基本上以模型專家系統和數據庫專家系統為主,它們主要以互聯網作為服務平臺,為用戶提供有關植物病蟲草害的診斷、預測預報、綜合治理及植物檢疫、農藥管理等方面的服務。

目前各省市政府廣泛建立的“農業技術推廣網站”,利用互聯網技術推廣農業技術信息。但這種農業信息化方式不能滿足農業高速發展的要求:

(1)問題查詢的速度慢。農民不能在耕種現場進行即時查詢;另外,網站普遍缺乏專業技術人員,令網站不能及時回應農民的查詢問題。

(2)使用門檻高。農戶必須擁有已接入互聯網的計算機,必須掌握基本的計算機及互聯網使用知識。

(3)最新的農業技術傳播和應用周期長、速度慢。農戶必須主動登錄網站檢索是否有最新的信息,妨礙了新技術的傳播應用。

農作物病蟲害農業專家系統為用戶提供一個病蟲害咨詢平臺,用戶能自行在線查詢病蟲害的相關信息,解決了上述第一個問題。但在農作物病蟲害識別方面,目前的農業專家系統仍然停留在人工的階段,利用圖像識別可很好解決該問題。

然而圖像識別是圖像處理中最為復雜的技術,利用圖像識別技術能自動判斷圖像所包含的物體的身份,獲取對象信息,在指紋識別、頭像識別、車輛識別等方面有十分廣泛的用途。由于農作物病蟲害形態多變,不同的病害、蟲害可能具有相似的圖像特征,識別難度大。目前國內還沒有一套完全自動化工作的“農作物病蟲害圖像監測系統”,農業專家系統在病蟲害判別上仍然處于人工狀態,農作物病蟲害圖像自動識別監測仍然沒有實現。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的不足,提供一種有效使用圖像識別技術的基于物聯網的農作物病蟲害圖像信息自動監測系統。

為了實現上述發明目的,采用的技術方案如下:

一種基于物聯網的農作物病蟲害圖像信息自動監測系統,包括無線圖像傳感器網絡、無線移動通信網絡終端、農作物病蟲害圖像自動監測中心,所述無線圖像傳感器網絡通過無線移動通信網絡與無線移動通信網絡終端連接,無線移動通信網絡終端通過互聯網與農作物病蟲害圖像自動監測中心連接。

上述技術方案中,所述無線圖像傳感器網絡包括主節點模塊和多個監測節點模塊,所述主節點模塊用于實現無線圖像傳感器網絡與無線移動通信網絡的連接,所述監測節點模塊由圖像傳感器、嵌入式系統和無線通信模塊組成,實現發送圖像傳感器的監測圖像數據以及轉發其它監測節點模塊的監測圖像數據,所述主節點模塊再集中把監測圖像數據傳送給無線移動通信網絡終端。

所述多個監測節點模塊廣泛分布于農作物種植現場各處,各監測節點模塊只與相鄰的其它監測節點模塊進行無線通信。

所述無線移動通信網絡終端位于農村信息站內,與互聯網連接,實現把接收到的圖像監測數據通過互聯網傳輸給農作物病蟲害圖像自動監測中心。

所述無線移動通信網絡采用GPRS/CDMA。

所述農作物病蟲害圖像自動監測中心與互聯網連接,設有農作物病蟲害專家信息庫,根據所接收的圖像監測數據自動識別病蟲害種類,并通過互聯網發出病蟲害防治對策及病蟲害警報給無線移動通信網絡終端。

所述無線移動通信網絡終端還能夠連接用戶手機。

所述農作物病蟲害圖像自動監測中心通過互聯網、無線移動通信網絡終端和無線移動通信網絡將病蟲害防治對策及病蟲害警報以短信息的形式發送到用戶手機上。

所述用戶手機包括攝像設備,農戶能夠通過該手機把病蟲害發生的現象進行拍攝,并通過無線移動通信網絡、無線移動通信網絡終端和互聯網傳送到農作物病蟲害圖像自動監測中心。

所述農作物病蟲害圖像自動監測中心設置有主分量分析(PCA)和線性鑒別分析(LDA)相結合的方式進行農作物的病蟲害鑒別。

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