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      一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法與流程

      文檔序號(hào):40381686發(fā)布日期:2024-12-20 12:04閱讀:17來(lái)源:國(guó)知局
      一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法與流程

      本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)智能監(jiān)測(cè)和人工智能,具體地說(shuō)是一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法。


      背景技術(shù):

      1、近年來(lái),隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進(jìn)和無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展,無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)方法主要依賴于人工巡檢和固定地面設(shè)備,效率低下,覆蓋范圍有限,且難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和大范圍覆蓋。隨著農(nóng)田規(guī)模的擴(kuò)大和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化,傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求。

      2、在現(xiàn)有技術(shù)中,無(wú)人機(jī)配備高分辨率相機(jī)和紅外攝像頭用于農(nóng)田監(jiān)測(cè)已逐漸成為一種趨勢(shì)。然而,這些技術(shù)通常僅能實(shí)現(xiàn)單一任務(wù)的監(jiān)測(cè),例如,僅能檢測(cè)雜草覆蓋或病蟲(chóng)害情況,無(wú)法實(shí)現(xiàn)多任務(wù)的綜合監(jiān)測(cè)。此外,現(xiàn)有技術(shù)在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí),常常面臨以下問(wèn)題:

      3、數(shù)據(jù)處理效率低:高分辨率圖像數(shù)據(jù)量大,在無(wú)人機(jī)端側(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理難度較高,導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理效率低下,無(wú)法及時(shí)反饋農(nóng)田健康狀況。

      4、多任務(wù)監(jiān)測(cè)能力不足:現(xiàn)有技術(shù)通常僅能針對(duì)單一任務(wù)進(jìn)行監(jiān)測(cè),如雜草檢測(cè)或病蟲(chóng)害檢測(cè),缺乏對(duì)多種農(nóng)田狀況的綜合監(jiān)測(cè)能力,難以提供全面的農(nóng)田健康評(píng)估。

      5、缺乏紅外數(shù)據(jù)融合:許多現(xiàn)有系統(tǒng)僅依賴可見(jiàn)光圖像進(jìn)行分析,未充分利用紅外圖像數(shù)據(jù),導(dǎo)致在土壤干旱和作物營(yíng)養(yǎng)缺乏等方面的檢測(cè)準(zhǔn)確性不足。

      6、實(shí)時(shí)性差:由于計(jì)算資源和算法效率的限制,現(xiàn)有系統(tǒng)難以在無(wú)人機(jī)端側(cè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理和反饋,農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者無(wú)法及時(shí)獲取農(nóng)田狀況信息,影響了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。


      技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

      1、本發(fā)明的技術(shù)任務(wù)是針對(duì)以上不足之處,提供一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法,能夠高效、準(zhǔn)確地檢測(cè)雜草覆蓋、病蟲(chóng)害、作物長(zhǎng)勢(shì)、營(yíng)養(yǎng)缺乏和土質(zhì)干旱等多種農(nóng)田狀況,并生成詳細(xì)的農(nóng)田健康狀況報(bào)告和管理建議,從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和準(zhǔn)確性,降低人工成本。

      2、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是:

      3、一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),包括:

      4、無(wú)人機(jī)平臺(tái),所述無(wú)人機(jī)配備高分辨率相機(jī)和紅外攝像頭,用于采集覆蓋農(nóng)田的多光譜可見(jiàn)光圖像和熱成像圖像;

      5、數(shù)據(jù)采集模塊,用于控制無(wú)人機(jī)按照預(yù)定航線飛行,并實(shí)時(shí)采集農(nóng)田數(shù)據(jù);

      6、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊,用于對(duì)采集到的可見(jiàn)光圖像和熱成像圖像進(jìn)行歸一化處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和空間對(duì)齊,以保證數(shù)據(jù)的一致性和質(zhì)量;

      7、超分辨率處理模塊,用于提升圖像的分辨率和清晰度,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像;

      8、多任務(wù)學(xué)習(xí)模塊,包括共享特征提取網(wǎng)絡(luò)和任務(wù)特定頭,用于對(duì)處理后的圖像進(jìn)行檢測(cè)判斷;

      9、特征融合模塊,用于將可見(jiàn)光圖像和熱成像圖像的特征進(jìn)行融合,提高分析的準(zhǔn)確性和可靠性;

      10、綜合分析與反饋模塊,用于生成農(nóng)田健康狀況報(bào)告,并通過(guò)通信模塊實(shí)時(shí)傳輸至地面控制站,提供即時(shí)的農(nóng)田管理建議;

      11、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與回顧模塊,用于將采集到的圖像和分析結(jié)果存儲(chǔ)在云端或本地服務(wù)器上,并支持歷史數(shù)據(jù)的查詢和分析功能,以便于歷史數(shù)據(jù)的回顧和進(jìn)一步分析。

      12、該系統(tǒng)通過(guò)整合超分辨率技術(shù)和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)田的實(shí)時(shí)綜合監(jiān)測(cè),并結(jié)合紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助判斷。該系統(tǒng)能夠高效、準(zhǔn)確地檢測(cè)雜草覆蓋、病蟲(chóng)害、作物長(zhǎng)勢(shì)、營(yíng)養(yǎng)缺乏和土質(zhì)干旱等多種農(nóng)田狀況,并生成詳細(xì)的農(nóng)田健康狀況報(bào)告和管理建議,從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和準(zhǔn)確性,降低人工成本。

      13、進(jìn)一步的,所述無(wú)人機(jī)平臺(tái)包括計(jì)算設(shè)備和通信模塊,計(jì)算設(shè)備用于運(yùn)行超分辨率處理模型和多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,通信模塊用于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和接收。

      14、進(jìn)一步的,所述超分辨率處理模塊采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過(guò)多層卷積和上采樣操作提升圖像的分辨率;

      15、超分辨率處理模塊在無(wú)人機(jī)端側(cè)運(yùn)行,利用無(wú)人機(jī)的計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理。

      16、進(jìn)一步的,所述多任務(wù)學(xué)習(xí)模塊中的共享特征提取網(wǎng)絡(luò)用于提取圖像的基礎(chǔ)特征,各任務(wù)特定頭分別用于從共享特征中提取特定任務(wù)所需的信息;

      17、所述檢測(cè)判斷包括:雜草覆蓋檢測(cè)、病蟲(chóng)害檢測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)判斷、營(yíng)養(yǎng)缺乏檢測(cè)和土質(zhì)干旱檢測(cè)。

      18、進(jìn)一步的,共享特征提取網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像的基礎(chǔ)特征,該網(wǎng)絡(luò)在所有任務(wù)中共享;然后,為每個(gè)監(jiān)測(cè)任務(wù)(如雜草覆蓋檢測(cè)、病蟲(chóng)害檢測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)判斷、營(yíng)養(yǎng)缺乏檢測(cè)和土質(zhì)干旱檢測(cè))設(shè)計(jì)獨(dú)立的任務(wù)特定頭,從共享特征提取網(wǎng)絡(luò)中提取特定任務(wù)所需的信息。

      19、進(jìn)一步的,所述特征融合模塊通過(guò)特征拼接和加權(quán)融合的方法,將可見(jiàn)光圖像和紅外圖像的特征進(jìn)行融合,增強(qiáng)分析結(jié)果的可靠性。

      20、進(jìn)一步的,所述綜合分析與反饋模塊根據(jù)各任務(wù)的分析結(jié)果生成綜合性的農(nóng)田健康狀況報(bào)告,并通過(guò)無(wú)人機(jī)無(wú)線通信模塊實(shí)時(shí)發(fā)送至地面控制站。

      21、本發(fā)明還要求保護(hù)一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)方法,該方法的實(shí)現(xiàn)包括以下步驟:

      22、1)使用無(wú)人機(jī)按照預(yù)定航線飛行,采集覆蓋農(nóng)田的多光譜可見(jiàn)光圖像和熱成像圖像;

      23、2)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行歸一化處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和空間對(duì)齊;

      24、3)應(yīng)用超分辨率處理模型提升圖像的分辨率;

      25、4)使用多任務(wù)學(xué)習(xí)模型對(duì)處理后的圖像進(jìn)行雜草覆蓋檢測(cè)、病蟲(chóng)害檢測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)判斷、營(yíng)養(yǎng)缺乏檢測(cè)和土質(zhì)干旱檢測(cè);

      26、5)將可見(jiàn)光圖像和紅外圖像的特征進(jìn)行融合,生成綜合分析結(jié)果;

      27、6)根據(jù)分析結(jié)果生成農(nóng)田健康狀況報(bào)告,并通過(guò)通信模塊實(shí)時(shí)傳輸至地面控制站,提供即時(shí)的農(nóng)田管理建議;

      28、7)將采集到的圖像和分析結(jié)果存儲(chǔ)在云端或本地服務(wù)器上,以便于歷史數(shù)據(jù)的回顧和進(jìn)一步分析。

      29、進(jìn)一步的,所述超分辨率處理模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)多層卷積和上采樣操作提升圖像的分辨率。

      30、進(jìn)一步的,所述多任務(wù)學(xué)習(xí)模型包括共享特征提取網(wǎng)絡(luò)和任務(wù)特定頭,分別用于提取圖像的基礎(chǔ)特征和各任務(wù)特定的特征信息。

      31、本發(fā)明的一種基于無(wú)人機(jī)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)及方法與現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下有益效果:

      32、首先,本發(fā)明大大提高了農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的效率。通過(guò)無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)采集農(nóng)田的高分辨率可見(jiàn)光和紅外圖像,并在無(wú)人機(jī)端側(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析,減少了人工巡檢的時(shí)間和成本。農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者能夠快速獲取農(nóng)田的健康狀況,及時(shí)做出生產(chǎn)決策,從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和效益。

      33、其次,本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了多任務(wù)綜合監(jiān)測(cè)。采用多任務(wù)學(xué)習(xí)模型,系統(tǒng)能夠同時(shí)進(jìn)行雜草覆蓋檢測(cè)、病蟲(chóng)害檢測(cè)、作物長(zhǎng)勢(shì)判斷、營(yíng)養(yǎng)缺乏檢測(cè)和土質(zhì)干旱檢測(cè)等多項(xiàng)任務(wù),提供全面的農(nóng)田健康狀況評(píng)估。這種多任務(wù)綜合監(jiān)測(cè)能力,使得農(nóng)民能夠全方位了解農(nóng)田的各個(gè)方面,確保農(nóng)田管理的全面性和科學(xué)性。

      34、此外,本發(fā)明通過(guò)超分辨率技術(shù)提升了圖像的分辨率和清晰度,提高了監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。結(jié)合可見(jiàn)光圖像和紅外圖像的特征融合,系統(tǒng)在分析土壤干旱和營(yíng)養(yǎng)缺乏等方面具有更高的可靠性和準(zhǔn)確性。農(nóng)田的各類問(wèn)題能夠被更加準(zhǔn)確地檢測(cè)和定位,確保農(nóng)田管理措施的及時(shí)和有效。

      35、本發(fā)明還實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)反饋和決策支持功能。系統(tǒng)在無(wú)人機(jī)端側(cè)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析,并通過(guò)通信模塊將結(jié)果實(shí)時(shí)傳輸?shù)降孛婵刂普?,提供即時(shí)的農(nóng)田管理建議,如灌溉、施肥和病蟲(chóng)害防治等。這種實(shí)時(shí)反饋機(jī)制,使得農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者能夠迅速響應(yīng)農(nóng)田的各類問(wèn)題,避免因延誤而造成的農(nóng)業(yè)損失。

      36、同時(shí),本發(fā)明降低了設(shè)備和運(yùn)營(yíng)成本。通過(guò)集成多任務(wù)學(xué)習(xí)和超分辨率處理技術(shù),在無(wú)人機(jī)端側(cè)實(shí)現(xiàn)高效計(jì)算,減少了對(duì)昂貴設(shè)備的依賴。系統(tǒng)的整體成本降低,使得更多農(nóng)民能夠負(fù)擔(dān)得起這一高效的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)解決方案。

      37、最后,本發(fā)明增強(qiáng)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力。采集的圖像和分析結(jié)果存儲(chǔ)在云端或本地服務(wù)器上,形成系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)庫(kù),便于歷史數(shù)據(jù)的回顧和進(jìn)一步分析。通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析,農(nóng)田健康狀況的變化趨勢(shì)可以得到更好的評(píng)估,為長(zhǎng)期農(nóng)業(yè)管理提供數(shù)據(jù)支持。總之,本發(fā)明通過(guò)整合無(wú)人機(jī)技術(shù)、超分辨率處理技術(shù)和多任務(wù)學(xué)習(xí)技術(shù),提供了一種高效、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)解決方案,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。

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