[發明專利]一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準除草方法有效
| 申請號: | 202110603279.2 | 申請日: | 2021-05-31 |
| 公開(公告)號: | CN113349188B | 公開(公告)日: | 2022-06-03 |
| 發明(設計)人: | 金小俊;陳勇;于佳琳 | 申請(專利權)人: | 南京林業大學 |
| 主分類號: | A01M21/04 | 分類號: | A01M21/04;A01M7/00;A01G20/00;A01G13/00 |
| 代理公司: | 南京鐘山專利代理有限公司 32252 | 代理人: | 蔣廈 |
| 地址: | 210037 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 云端 殺草譜 草坪 牧草 精準 除草 方法 | ||
1.一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準除草方法,其特征在于,包括以下步驟:根據除草劑殺草譜建立深度學習模型,基于除草劑殺草譜識別雜草種類;將訓練后的神經網絡模型部署到云端,利用5G網絡進行云端和除草機器人的交互;構建能夠支持多任務并行的智能噴施決策系統,所述的智能噴施決策系統涉及的裝置包括除草機器人、云端服務器和用戶控制臺;所述的除草機器人負責采集草坪及牧草場地圖片,并將圖片上傳至云端服務器,同時接收服務器雜草識別結果和噴施指令,利用裝載的除草劑完成精確除草操作;用戶登陸用戶控制臺進行查看或設置操作;所述的云端服務器接收各除草機器人上傳的圖像,完成雜草識別并輸出噴施指令,同時收集整理海量雜草數據用于大數據應用,通過多終端實現預警和人工介入機制;
模型訓練完成后,部署至云端,除草機器人采集圖像并通過網絡將圖像上傳到云端進行雜草識別,云端神經網絡模型識別出雜草種類,對應的除草劑和雜草位置后,將信息再通過網絡回傳給除草機器人;
借助云端大型服務器的算力和5G網絡的高速數據傳輸,提升雜草識別的性能;深度學習模型的更新只需在云端進行,無需除草機器人或人工的介入,更新過程用戶無感;
云端具備同時處理多任務場景的能力,一對多覆蓋任意區域任意數量的除草場景;云端智能噴施決策系統根據任務場景利用用戶控制臺與用戶進行多終端的控制交互和實時信息互聯;
其中,除草模式包括兩種模式,第一種模式為用戶設置當前工作的除草機器人已裝載的除草劑種類,則云端識別雜草時,只使用該除草劑對應的殺草譜神經網絡模型來識別雜草,也就是只識別對該除草劑敏感的雜草;第二種模式為用戶不指定除草劑,則云端遍歷各個模型識別出雜草類型并輸出對應的除草劑信息,除草機器人收到除草劑信息后,若機器人已裝載該除草劑則直接實施噴施操作,反之,則發出預警信息,通過網絡終端提醒用戶裝載對應的除草劑。
2.根據權利要求1所述的基于云端殺草譜的草坪及牧草精準除草方法,其特征在于:選擇除草劑,然后根據除草劑殺草譜訓練和建立神經網絡模型,訓練和建立的模型只識別對該除草劑敏感的雜草,而不識別對該除草劑耐受的雜草。
3.根據權利要求1所述的基于云端殺草譜的草坪及牧草精準除草方法,其特征在于:所述的神經網絡模型訓練僅包括對除草劑敏感的雜草圖像一并歸為真正類,對所述除草劑耐受的雜草圖像則不包括在神經網絡模型中,或是包括在模型中但是和作物歸類在一起作為真負類。
4.根據權利要求1所述的基于云端殺草譜的草坪及牧草精準除草方法,其特征在于:所述的預警信息還包括除草的日程預警,若根據預測到達除草期或間隔一定時間,用戶仍然沒有進行過除草工作,則發出預警,提醒用戶進行除草工作。
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