[發(fā)明專利]一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準(zhǔn)除草方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110603279.2
• 申請(qǐng)日: 2021-05-31
• 公開（公告）號(hào): CN113349188B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 金小俊;陳勇;于佳琳
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京林業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): A01M21/04
• 分類號(hào): 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

本發(fā)明涉及一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準(zhǔn)除草方法，包括以下步驟：根據(jù)除草劑殺草譜建立深度學(xué)習(xí)模型，基于除草劑殺草譜識(shí)別雜草種類；將訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到云端，利用5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行云端和除草機(jī)器人的交互；構(gòu)建能夠支持多任務(wù)并行的智能噴施決策系統(tǒng)，通過多終端實(shí)現(xiàn)預(yù)警和人工介入機(jī)制。本發(fā)明基于殺草譜識(shí)別和噴施可以有效節(jié)約除草劑且除草效果更精準(zhǔn)高效，借助云端大型服務(wù)器的算力和5G網(wǎng)絡(luò)的高速數(shù)據(jù)傳輸，能夠有效提升雜草識(shí)別的性能，并且同時(shí)處理多任務(wù)場景。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及草坪及牧草精準(zhǔn)除草領(lǐng)域，尤其涉及一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準(zhǔn)除草方法。

背景技術(shù)

草坪常見于公園綠化、體育場等公共設(shè)施處。草坪雜草的防控是草坪養(yǎng)護(hù)的關(guān)鍵內(nèi)容。在我國，由于雜草的侵襲，草坪經(jīng)常在幾年內(nèi)出現(xiàn)退化甚至荒廢。對(duì)于牧草，因其苗期生長緩慢，除草更為重要，雜草的防治嚴(yán)重影響牧草的質(zhì)量。基于除草劑的化學(xué)除草是草坪和牧草雜草防控的常用方式。除草劑的精準(zhǔn)噴施可以有效降低除草劑的用量，減少環(huán)境污染。雜草識(shí)別是精準(zhǔn)除草的前提和關(guān)鍵。近年來，深度學(xué)習(xí)相關(guān)的人工智能技術(shù)逐漸應(yīng)用到雜草識(shí)別領(lǐng)域，通過深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練雜草識(shí)別模型，并部署到終端芯片裝載到除草機(jī)器人中。現(xiàn)有的雜草識(shí)別模型和部署方式存在如下問題：

1.通過深度學(xué)習(xí)僅僅單純的識(shí)別出雜草，并沒有建立雜草種類和除草劑種類之間的直接關(guān)聯(lián)。不同的除草劑具有不同的殺草譜，雜草對(duì)于不同的除草劑耐受情況不同。不區(qū)分殺草譜的除草劑噴施不僅浪費(fèi)除草劑，而且往往徒勞無功。

2.單機(jī)部署的方式受限于所部署終端的算力，難以進(jìn)一步提升算法性能。

3.識(shí)別模型的更新操作繁瑣。需要芯片，除草機(jī)器人和用戶的配合以實(shí)現(xiàn)重新部署。

4.除草過程人工介入困難；雜草識(shí)別的數(shù)據(jù)和噴施的結(jié)果無直觀的收集和展示媒介。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準(zhǔn)除草方法。主要內(nèi)容如下所示：

一種基于云端殺草譜的草坪及牧草精準(zhǔn)除草方法，其特征在于，包括以下步驟：根據(jù)除草劑殺草譜建立深度學(xué)習(xí)模型，基于除草劑殺草譜識(shí)別雜草種類；將訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到云端，利用5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行云端和除草機(jī)器人的交互；構(gòu)建能夠支持多任務(wù)并行的智能噴施決策系統(tǒng)，所述的智能噴施決策系統(tǒng)涉及的裝置包括除草機(jī)器人、云端服務(wù)器和用戶控制臺(tái)；所述的除草機(jī)器人負(fù)責(zé)采集草坪及牧草場地圖片，并將圖片上傳至云端服務(wù)器，同時(shí)接收服務(wù)器雜草識(shí)別結(jié)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(tái)進(jìn)行查看或設(shè)置操作；所述的云端服務(wù)器接收各除草機(jī)器人上傳的圖像，完成雜草識(shí)別并輸出噴施指令，同時(shí)收集整理海量雜草數(shù)據(jù)用于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，通過多終端實(shí)現(xiàn)預(yù)警和人工介入機(jī)制。

進(jìn)一步的，選擇除草劑，然后根據(jù)除草劑殺草譜訓(xùn)練和建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練和建立的模型只識(shí)別對(duì)該除草劑敏感的雜草，而不識(shí)別對(duì)該除草劑耐受的雜草。

進(jìn)一步的，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練僅包括對(duì)除草劑敏感的雜草圖像一并歸為真正類，對(duì)所述除草劑耐受的雜草圖像則不包括在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)類。

進(jìn)一步的，模型訓(xùn)練完成后，部署至云端，除草機(jī)器人采集圖像并通過網(wǎng)絡(luò)將圖像上傳到云端進(jìn)行雜草識(shí)別，云端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別出雜草種類，對(duì)應(yīng)的除草劑和雜草位置后，將信息再通過網(wǎng)絡(luò)回傳給除草機(jī)器人。

進(jìn)一步的，借助云端大型服務(wù)器的算力和5G網(wǎng)絡(luò)的高速數(shù)據(jù)傳輸，提升雜草識(shí)別的性能；深度學(xué)習(xí)模型的更新只需在云端進(jìn)行，無需除草機(jī)器人或人工的介入，更新過程用戶無感。

進(jìn)一步的，云端具備同時(shí)處理多任務(wù)場景的能力，一對(duì)多覆蓋任意區(qū)域任意數(shù)量的除草場景；云端智能噴施決策系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)場景利用用戶控制臺(tái)與用戶進(jìn)行多終端的控制交互和實(shí)時(shí)信息互聯(lián)。