[發(fā)明專利]信息處理方法、裝置和系統(tǒng)

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• 申請日: 2018-11-01
• 公開（公告）號: CN111122453A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 伍歆;童鴻翔
• 申請（專利權(quán)）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25;G01N21/84
• 代理公司: 北京博浩百睿知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11134
• 代理人: 褚敏;宋子良

本發(fā)明公開了一種信息處理方法、裝置和系統(tǒng)。其中，該方法包括：對待監(jiān)控的區(qū)域進行采樣，得到樣本圖像；依據(jù)預(yù)設(shè)算法對樣本圖像進行識別，得到識別結(jié)果；依據(jù)待監(jiān)控的區(qū)域中目標對象的所屬類別結(jié)合識別結(jié)果，得到待監(jiān)控的區(qū)域中的受災(zāi)估計結(jié)果。本發(fā)明解決了由于對病蟲害的數(shù)據(jù)估計缺乏有效監(jiān)控導(dǎo)致的數(shù)據(jù)估計工作準確率低的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種信息處理方法、裝置和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，特別是種植業(yè)，以茶樹種植為例，對于茶葉種植行業(yè)來說，對產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量影響最大的因素之一便是病蟲害，因此，茶農(nóng)需要投入大量的精力在病蟲害防治工作中。

而茶葉是一種高附加值經(jīng)濟作物，且品牌化程度極高，對農(nóng)藥殘留的監(jiān)測也十分嚴格，因此，茶葉種植過程中，不能采取覆蓋式過量噴灑農(nóng)藥來降低病蟲害風(fēng)險，而只能采取相對精細化的管理，日常種植中少量使用農(nóng)藥來預(yù)防，當病蟲害變得嚴重時，再追加使用。

對于能夠飛行的害蟲，目前已經(jīng)有了較為成熟的監(jiān)控措施，例如，通過誘蟲的黃板和誘蟲箱，捕捉害蟲樣本，再通過肉眼觀測或圖像識別來評估當前害蟲的嚴重程度。而對于一些更為隱蔽的害蟲，例如綠葉蟬和茶尺蠖等，白天隱藏于茶樹內(nèi)部和土壤之中，夜晚爬上茶樹上部破壞嫩葉的害蟲，則難以做到有效監(jiān)控。并且這些害蟲，體積相對較小，在夜晚使用可見光仍然難以發(fā)現(xiàn)。

相關(guān)技術(shù)中由于害蟲體積相對較小，使用光譜的設(shè)備不能距離茶樹頂端太遠，這也就會導(dǎo)致單套設(shè)備的覆蓋范圍有限，一般只能覆蓋單株茶樹。

針對上述由于對病蟲害的數(shù)據(jù)估計缺乏有效監(jiān)控導(dǎo)致的數(shù)據(jù)估計工作準確率低的問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種信息處理方法、裝置和系統(tǒng)，以至少解決由于對病蟲害的數(shù)據(jù)估計缺乏有效監(jiān)控導(dǎo)致的數(shù)據(jù)估計工作準確率低的技術(shù)問題。

根據(jù)本發(fā)明實施例的一個方面，提供了一種信息處理方法，包括：對待監(jiān)控的區(qū)域進行采樣，得到樣本圖像；依據(jù)預(yù)設(shè)算法對樣本圖像進行識別，得到識別結(jié)果；依據(jù)待監(jiān)控的區(qū)域中目標對象的所屬類別結(jié)合識別結(jié)果，得到待監(jiān)控的區(qū)域中的受災(zāi)估計結(jié)果。

可選的，對待監(jiān)控的區(qū)域進行采樣，得到樣本圖像包括：通過光譜設(shè)備在預(yù)設(shè)時間，在待監(jiān)控的區(qū)域中每個目標對象上進行多點樣本采集，得到樣本圖像。

進一步地，可選的，樣本圖像包括：每個目標對象上部指定區(qū)域的光譜圖像。

可選的，依據(jù)預(yù)設(shè)算法對樣本圖像進行識別，得到識別結(jié)果包括：在預(yù)設(shè)算法包括圖像分類算法的情況下，依據(jù)圖像分類算法對樣本進行識別，得到識別結(jié)果，其中，識別結(jié)果用于指示樣本圖像中目標對象的受災(zāi)程度。

可選的，圖像分類算法，用于對樣本圖像進行檢測，對樣本圖像中目標對象的受災(zāi)程度進行評估。

可選的，依據(jù)待監(jiān)控的區(qū)域中目標對象的所屬類別結(jié)合識別結(jié)果，得到待監(jiān)控的區(qū)域中的受災(zāi)估計結(jié)果包括：獲取采樣時間；獲取待監(jiān)控的區(qū)域中目標對象的所屬類別；依據(jù)采樣時間、目標對象的所屬類別和識別結(jié)果生成受災(zāi)估計結(jié)果。

根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面，還提供了一種信息處理裝置，包括：采樣模塊，用于對待監(jiān)控的區(qū)域進行采樣，得到樣本圖像；識別模塊，用于依據(jù)預(yù)設(shè)算法對樣本圖像進行識別，得到識別結(jié)果；估計模塊，用于依據(jù)待監(jiān)控的區(qū)域中目標對象的所屬類別結(jié)合識別結(jié)果，得到待監(jiān)控的區(qū)域中的受災(zāi)估計結(jié)果。

可選的，采樣模塊包括：采樣單元，用于通過光譜設(shè)備在預(yù)設(shè)時間，在待監(jiān)控的區(qū)域中每個目標對象上進行多點樣本采集，得到樣本圖像。

可選的，樣本圖像包括：每個目標對象上部指定區(qū)域的光譜圖像。