[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

本發明適用于病蟲害技術領域，尤其涉及一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法與系統，包括以下步驟：搜尋非正常植株，獲取非正常植株照片；根據所述非正常植株照片得到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。通過搜尋非正常植株，對非正常植株進行局部拍照和局部采樣，進行病蟲害的圖像識別和檢測識別相結合，確定植物病蟲害。

技術領域

本發明屬于病蟲害技術領域，尤其涉及一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法與系統。

背景技術

病蟲害是病害和蟲害的并稱，常對農、林、牧業等造成不良影響。病害是植物在栽培過程中，受到有害生物的侵染或不良環境條件的影響，正常新陳代謝受到干擾，從生理機能到組織結構上發生一系列的變化和破壞。蟲害是有害昆蟲在植物上生長、繁殖，取食植物本體，對植物造成的傷害。

在進行植物病蟲害識別時，通常都是根據常識判斷，很容易導致病蟲害識別不準確，導致后面農藥使用類型和劑量不正確，影響植物的正常生長。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法與系統，旨在解決背景技術中提出的問題。

本發明實施例是這樣實現的，一種基于大數據植物病蟲害智能識別方法，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。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，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。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，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。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，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。

作為本發明實施例技術方案進一步的限定，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：