[發明專利]一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法與系統

在審

• 申請號: 202110454869.3
• 申請日: 2021-04-26
• 公開（公告）號: CN113129291A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 呂桂榮;成文華;劉海英
• 申請（專利權）人: 呂桂榮
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京盛凡智榮知識產權代理有限公司 11616
• 代理人: 徐佳慧

1.一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

對植物群進行監控拍攝，生成監控拍攝信息；

根據所述監控拍攝信息，搜尋非正常植株，并獲取非正常植株照片；

根據所述非正常植株照片得到非正常植株的植物種類信息和位置信息；

根據所述位置信息，對非正常植株進行局部拍照和局部采樣，得到局部照片和植株樣品；

根據所述局部照片進行初步病蟲害識別，得到初步病蟲害判別信息；

將所述植株樣品進行病蟲害檢測，得到檢測結果；

根據所述檢測結果，得到對比病蟲害判別信息；

根據所述植物種類信息、初步病蟲害判別信息和病蟲害判別信息，確定植物病蟲害。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，其特征在于，所述根據所述非正常植株照片得到非正常植株的植物種類信息和位置信息的步驟具體包括：

所述根據所述非正常植株照片得到拍攝機位信息；

根據所述拍攝機位信息，得到位置信息；

對所述非正常植株照片進行智能識別，得到植物種類信息。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，其特征在于，所述根據所述位置信息，對非正常植株進行局部拍照和局部采樣，得到局部照片和植株樣品的步驟具體包括：

根據所述位置信息，尋找非正常植株；

對所述非正常植株進行局部拍照，得到局部照片；

對所述非正常植株進行局部采樣，得到植株樣品。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，其特征在于，所述根據所述局部照片進行初步病蟲害識別，得到初步病蟲害判別信息的步驟具體包括：

將所述局部照片與預存的健康植物進行對比，獲取植物異常特征信息；

根據所述異常特征信息，得到初步病蟲害判別信息。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，其特征在于，所述將所述植株樣品進行病蟲害檢測，得到檢測結果的步驟具體包括：

對所述植株樣品進行病菌檢測，得到病菌檢測結果；

對所述植株樣品進行蟲害檢測，得到蟲害檢測結果；

綜合所述病菌檢測結果和所述蟲害檢測結果，得到檢測結果。

6.根據權利要求2所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，其特征在于，所述根據所述植物種類信息、初步病蟲害判別信息和病蟲害判別信息，確定植物病蟲害的步驟具體包括：

獲取所述植物種類信息；

獲取所述初步病蟲害判別信息；

獲取所述病蟲害判別信息；

將所述植物種類信息、初步病蟲害判別信息和病蟲害判別信息進行對比，確定植物病蟲害。

7.一種基于大數據植物病蟲害智能識別系統，其特征在于，所述系統包括：

監控拍攝子系統，用于對植物群進行監控拍攝，生成監控拍攝信息；

局部拍照與采樣子系統，用于根據位置信息，對非正常植株進行局部拍照和局部采樣，得到局部照片和植株樣品；

病蟲害檢測子系統，用于將所述植株樣品進行病蟲害檢測，得到檢測結果；

大數據服務終端，用于根據所述監控拍攝信息，搜尋非正常植株，并獲取非正常植株照片；根據所述非正常植株照片得到非正常植株的植物種類信息和位置信息；根據所述局部照片進行初步病蟲害識別，得到初步病蟲害判別信息；根據所述檢測結果，得到對比病蟲害判別信息；根據所述植物種類信息、初步病蟲害判別信息和病蟲害判別信息，確定植物病蟲害。

8.根據權利要求7所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別系統，其特征在于，所述局部拍照與采樣子系統包括：

位置信息接收單元，用于接收所述位置信息；

局部拍照單元，用于根據位置信息，對非正常植株進行局部拍照；

局部采樣單元，用于根據位置信息，對非正常植株進行局部采樣。

9.根據權利要求7所述的一種基于大數據植物病蟲害智能識別系統，其特征在于，所述大數據服務終端包括：

非正常植株照片獲取單元，用于根據所述監控拍攝信息，搜尋非正常植株，并獲取非正常植株照片；

植物種類信息獲取單元，用于根據所述非正常植株照片得到非正常植株的植物種類信息；

位置信息獲取單元，用于根據所述非正常植株照片得到位置信息；

病蟲害圖像識別單元，用于根據所述局部照片進行初步病蟲害識別，得到初步病蟲害判別信息；

對比病蟲害判別信息獲取單元，用于根據所述檢測結果，得到對比病蟲害判別信息；

植物病蟲害確定單元，用于根據所述植物種類信息、初步病蟲害判別信息和病蟲害判別信息，確定植物病蟲害。