一种基于多传感器的梅花耐热性能指标监测系统及方法与流程

本发明属于监测技术领域，尤其涉及一种基于多传感器的梅花耐热性能指标监测系统及方法。

背景技术：

梅(学名：armeniacamumesieb.)：蔷薇科李属落叶小乔木，高4-10米；树皮浅灰色或带绿色，平滑；小枝绿色，光滑无毛。叶片卵形或椭圆形，叶边常具小锐锯齿，灰绿色。花单生或有时2朵同生于1芽内，直径2-2.5厘米，香味浓，先于叶开放；花萼通常红褐色，但有些品种的花萼为绿色或绿紫色；花瓣倒卵形，白色至粉红色。果实近球形，直径2-3厘米，黄色或绿白色，被柔毛，味酸；果肉与核粘贴；核椭圆形，顶端圆形而有小突尖头，基部渐狭成楔形，两侧微扁，腹棱稍钝，腹面和背棱上均有明显纵沟，表面具蜂窝状孔穴。花期冬春季，果期5-6月(在华北果期延至7-8月)。梅花是我国传统名花，已有3000多年的栽培历史，主要分布在长江流域。由于“温室效应”现象日益明显，全球气温持续升高，特别是我国长江流域及以南区域夏季近4o℃高温、冬春期间近20℃日温差，已经成为制约梅花生长发育的主要环境因子，梅花生长发育面临高温逆境的严峻挑战，在夏季高温高湿环境下经常会造成卷叶、落叶，甚至造成死亡，因此对梅花耐热性进行研究对梅花的推广应用具有重要意义。然而，目前梅花耐热性研究主要侧重于在实验室测定生理生化指标或相关性状分子鉴定。对梅花耐热性生物学性状观测也只采用传统的人工取样记载观测方式，效率低、连续性不够、观测数据误差大，且图像采集一般只能相机拍照方式，不能与观测数据实时匹配。综上所述，现有技术存在的问题是：现有传统梅花耐热性监测方式落后，效率低、连续性不够、数据误差大；同时，采集梅花图像与观测数据不能实时匹配。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于多传感器的梅花耐热性能指标监测系统及方法。

本发明是这样实现的，一种基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法，所述基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法包括：

第一步，利用多个摄像器采集梅花图像数据；利用温度传感器采集梅花温度数据；利用基于数据融合进行温度补偿的湿度传感器采集梅花湿度数据；

第二步，利用空气浓度传感器采集梅花周围空气中二氧化碳、氧气浓度数据；利用电感耦合等离子体质谱测定梅花种植土壤中的水以及各种微量元素的含量；

第三步，利用修正程序对采集的数据进行修正操作；利用图像处理软件对采集的图像进行增强处理；

第四步，利用分析程序根据采集梅花图像、梅花周围温度、湿度、空气成分浓度分析梅花的形态特征信息；包括：是分析植物学形态特征，如植株是否正常生长、是否卷叶、叶片颜色是否正常、叶片是否掉落、新芽是否生长正常、枝条有无干枯等。

第五步，利用评估程序根据采集的数据评估梅花的耐热性能；

第六步，利用显示器显示采集的梅花图像、温度、湿度、空气成分浓度数据信息。

进一步，所述基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法的数据融合技术具体包括：

(1)利用归一化法对采集的数据样本进行预处理：

其中，为第i个输入样本归一化值；xi为第i个输入样本标定值；xmin为输入样本最小标定值；xmax为输入样本最大标定值；

(2)将采集的数据样本四分之三作为训练样本集，四分之一作为校验样本集；

(3)选用径向基核函数构成支持向量机：

k(x，xi)＝exp(-|x-xi|²/2σ²)

其中，(x，xi)为数据样本集，xi∈rⁿ为n维样本输入；

(4)采用粒子群优化算法优化支持向量机的惩罚因子、损伤函数和径向基核函数的参数；

(5)利用优化后的参数对支持向量机进行重新训练，得到优化的支持向量机模型，基于优化的支持向量机模型的湿度传感器大幅度提高测量的精准度。

进一步，所述基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法的数据修正方法如下：

(1)获取待处理节点的监测梅花数据和影响所述监测梅花数据的相关数据；

(2)获取各周边节点的相关数据，所述周边节点为与所述待处理节点相邻的节点；

(3)根据所述待处理节点与各周边节点的相关数据确定修正层数、各修正层中各周边节点的权值和偏移值；

(4)根据所述修正层数、各修正层中各周边节点的权值和偏移值对所述监测梅花数据进行修正处理，得到最终修正结果。

进一步，所述基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法的图像增强方法如下：

1)设计多摄像头采集装置，保证各个摄像头采集的梅花图像有共同范围；

2)使用上一步设计的装置进行初始梅花图像采集，校准各个摄像头并计算各个摄像头的参数；

3)每个摄像头开始进行每帧梅花图像的采集，同时获得多幅原始梅花图像；

4)使用第二步的参数对各个摄像头采集到的原始梅花图像进行初始变换；

5)计算变换后的各幅梅花图像之间的冗余信息，产生梅花图像清晰度增强参数；

6)利用梅花图像清晰度增强参数对变换后的梅花图像的每个像素进行实时增强运算，生成一幅更为清晰的合成梅花图像；

7)输出合成梅花图像；

8)重复步骤3)至步骤7)，直到完成规定时长的梅花图像采集。

本发明的另一目的在于提供一种基于所述基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法的基于多传感器的梅花耐热性能指标监测形态，所述基于多传感器的梅花耐热性能指标监测形态包括：

梅花图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过多个摄像器采集梅花图像数据；

温度采集模块，与中央控制模块连接，用于通过温度传感器采集梅花温度数据；

湿度采集模块，与中央控制模块连接，用于通过湿度传感器采集梅花湿度数据；

空气成分浓度采集模块，与中央控制模块连接，用于通过空气浓度传感器采集梅花周围空气中二氧化碳、氧气浓度数据；

中央控制模块，与梅花图像采集模块、温度采集模块、湿度采集模块、空气成分浓度采集模块、数据修正模块、图像增强模块、形态特征分析模块、性能评估模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

数据修正模块，与中央控制模块连接，用于通过修正程序对采集的数据进行修正操作；

图像增强模块，与中央控制模块连接，用于通过图像处理软件对采集的图像进行增强处理；

形态特征分析模块，与中央控制模块连接，用于通过分析程序根据采集梅花图像、梅花周围空气浓度分析梅花的形态特征信息；

性能评估模块，与中央控制模块连接，用于通过评估程序根据采集的数据评估梅花的耐热性能；

显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示采集的梅花图像、温度、湿度、空气浓度数据信息。

本发明的优点及积极效果为：本发明通过数据修正模块在对监测梅花数据进行修正时，不仅结合待处理节点自身的相关数据，还会结合周边节点的相关数据，通过根据待处理节点和周边节点的相关数据对待处理节点的监测梅花数据进行修正处理，使最终的修正结果更接近于应测得的数据，减小后续应用过程中的误差；同时，通过图像增强模块利用多摄像头多角度采集画面，通过合成不同角度和焦点的图像，大大增强了图像的清晰度。

同时本发明通过测定土壤中的水、微量元素的含量进一步确定梅花的生理性状、保证监测的全面性以及准确性。同时本发明利用数据融合技术对湿度传感器进行了温度补偿与校正，能够大幅度提高测量的精准度，从而更加准确的把握梅花的耐热性能指标。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法流程图。

图2是本发明实施例提供的基于多传感器的梅花耐热性能指标监测系统结构框图；

图中：1、梅花图像采集模块；2、温度采集模块；3、湿度采集模块；4、空气成分浓度采集模块；5、土壤测定模块；6、中央控制模块；7、数据修正模块；8、图像增强模块；9、形态特征分析模块；10、性能评估模块；11、显示模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于多传感器的梅花耐热性能指标监测方法包括以下步骤：

s101：利用多个摄像器采集梅花图像数据；利用温度传感器采集梅花温度数据；利用基于数据融合进行温度补偿的湿度传感器采集梅花湿度数据；

s102：利用空气浓度传感器采集梅花周围空气中二氧化碳、氧气浓度数据；利用电感耦合等离子体质谱测定梅花种植土壤中的水以及各种微量元素的含量；

s103：利用修正程序对采集的数据进行修正操作；利用图像处理软件对采集的图像进行增强处理；

s104：利用分析程序根据采集梅花图像、梅花周围温度、湿度、空气成分浓度分析梅花的形态特征信息；

s105：利用评估程序根据采集的数据评估梅花的耐热性能；

s106：利用显示器显示采集的梅花图像、温度、湿度、空气成分浓度数据信息。

形态特征信息是分析植物学形态特征，如植株是否正常生长、是否卷叶、叶片颜色是否正常、叶片是否掉落、新芽是否生长正常、枝条有无干枯等。

步骤s101中，本发明实施例提供的数据融合技术具体包括：

(1)利用归一化法对采集的数据样本进行预处理：

其中，为第i个输入样本归一化值；xi为第i个输入样本标定值；xmin为输入样本最小标定值；xmax为输入样本最大标定值；

(2)将采集的数据样本四分之三作为训练样本集，四分之一作为校验样本集；

(3)选用径向基核函数构成支持向量机：

k(x，xi)＝exp(-|x-x|²/2σ²)

其中，(x，xi)为数据样本集，xi∈rⁿ为n维样本输入；

(4)采用粒子群优化算法优化支持向量机的惩罚因子、损伤函数和径向基核函数的参数；

(5)利用优化后的参数对支持向量机进行重新训练，得到优化的支持向量机模型，基于优化的支持向量机模型的湿度传感器大幅度提高测量的精准度。

步骤(4)中，本发明实施例提供的基于粒子群优化算法优化各参数具体包括：

1)对粒子群优化算法进行初始化设置，将惩罚因子c和径向基核参数；组成一个粒子，随机给出粒子的初始位置和初始速度；

2)每个粒子向量对应的参数决定一个支持向量机模型，用该模型对测试样本进行预测，并通过适应度函数.f(x)计算每个个体的适应度值；

3)根据计算得到的适应度值更新个体极值pbest和全局极值gbest；

4)根据下式更新粒子的速度和位置；

5)判断适应度值是否满足要求，如不满足要求，在进行新一轮的计算，按下式将粒子进行移动，产生新的粒子，返回第二步；如果适应度值满足要求，计算结束；

其中，w为惯性权重；vid为粒子的速度；d＝1,2,…；i＝1,2,…n；k为当前迭代次数；c1，c2≥0为加速因子；r1，r2为取值于[-1，1]的随机数。

如图2所示，本发明实施例提供的基于多传感器的梅花耐热性能指标监测系统包括：梅花图像采集模块1、温度采集模块2、湿度采集模块3、空气成分浓度采集模块4、土壤测定模块5、中央控制模块6、数据修正模块7、图像增强模块8、形态特征分析模块9、性能评估模块10、显示模块11。

梅花图像采集模块1，与中央控制模块6连接，用于通过多个摄像器采集梅花花朵、叶片、茎干图像数据；

温度采集模块2，与中央控制模块6连接，用于通过温度传感器采集梅花花朵、叶片、茎干表面的温度数据；

湿度采集模块3，与中央控制模块6连接，用于通过湿度传感器采集梅花花朵、叶片、茎干的湿度数据；

空气成分浓度采集模块4，与中央控制模块6连接，用于通过空气浓度传感器采集梅花周围空气中二氧化碳、氧气浓度数据；

土壤测定模块5，与中央控制模块6连接，用于利用电感耦合等离子体质谱测定梅花种植土壤中的水以及各种微量元素的含量；

中央控制模块6，与梅花图像采集模块1、温度采集模块2、湿度采集模块3、空气成分浓度采集模块4、土壤测定模块5、数据修正模块7、图像增强模块8、形态特征分析模块9、性能评估模块10、显示模块11连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

数据修正模块7，与中央控制模块6连接，用于通过修正程序对采集的数据进行修正操作；

图像增强模块8，与中央控制模块6连接，用于通过图像处理软件对采集的图像进行增强处理；

形态特征分析模块9，与中央控制模块6连接，用于通过分析程序根据采集梅花花朵、叶片的图像数据以及梅花周围空气浓度分析梅花的形态特征信息；

性能评估模块10，与中央控制模块6连接，用于通过评估程序根据采集的梅花花朵、叶片的图像数据、温度数据、湿度数据以及土壤中水、微量元素的含量评估梅花的耐热性能；

显示模块11，与中央控制模块6连接，用于通过显示器显示采集的梅花图像、温度、湿度、空气浓度数据以及测定的土壤中水、微量元素数据信息。

本发明实施例提供的数据修正模块7修正方法如下：

(1)获取待处理节点的监测梅花数据和影响所述监测梅花数据的相关数据；

(2)获取各周边节点的相关数据，所述周边节点为与所述待处理节点相邻的节点；

(3)根据所述待处理节点与各周边节点的相关数据确定修正层数、各修正层中各周边节点的权值和偏移值；

(4)根据所述修正层数、各修正层中各周边节点的权值和偏移值对所述监测梅花数据进行修正处理，得到最终修正结果。

步骤(3)中，本发明实施例提供的根据各周边节点在当前修正层中的权值和偏移值，对所述待处理节点的监测梅花数据进行修正的步骤，具体包括：

初始修正步骤和中间修正步骤；

初始修正步骤：根据第1周边节点在当前修正层中的偏移值、权值、各周边节点在当前修正层中的权值总和，对初始修正值进行修正，确定第1修正值；其中，所述第1周边节点为任意一周边节点；在第一层修正层中，所述初始修正值为所述待处理节点的监测梅花数据；在其余修正层中，所述待初始修正值为上一修正层中的修正结果；

中间修正步骤：根据第n周边节点在当前修正层中的偏移值、权值、各周边节点在当前修正层中的权值总和，对所述第n-1修正值进行修正，确定第n修正值；其中，n>1，所述第n周边节点为当前修正层中，未参与修正的周边节点中任意一周边节点；

重复所述中间修正步骤，直至所有周边节点都参与修正，将最后一次修正确定的修正值作为当前修正层的修正结果。

本发明实施例提供的第1周边节点为各周边节点中权值最高的周边节点；

所述第n周边节点为当前修正层中，未参与修正的周边节点中权值最高的周边节点。

步骤(4)中，本发明实施例提供的根据所述修正层数、各修正层中各周边节点的权值和偏移值对所述监测梅花数据进行修正处理，得到最终修正结果的步骤包括：

按照所述修正层数依次对所述待处理节点的监测梅花数据进行修正，并将最后一层修正层的修正结果作为最终修正结果；其中，在每层修正层中，根据各周边节点在当前修正层中的权值和偏移值，对所述待处理节点的监测梅花数据进行修正。

本发明实施例提供的相关数据包括：至少一种影响因素的测量值；

所述根据所述待处理节点与各周边节点的相关数据确定修正层数、各修正层中各周边节点的权值和偏移值的步骤包括：根据所述相关数据中的影响因素测量值的种类确定修正层数，每层修正层中包括至少一种影响因素的测量值。

本发明实施例提供的图像增强模块7方法如下：

1)设计多摄像头采集装置，保证各个摄像头采集的梅花图像有共同范围；

2)使用上一步设计的装置进行初始梅花图像采集，校准各个摄像头并计算各个摄像头的参数；

3)每个摄像头开始进行每帧梅花图像的采集，同时获得多幅原始梅花图像；

4)使用第二步的参数对各个摄像头采集到的原始梅花图像进行初始变换；

5)计算变换后的各幅梅花图像之间的冗余信息，产生梅花图像清晰度增强参数；

6)利用梅花图像清晰度增强参数对变换后的梅花图像的每个像素进行实时增强运算，生成一幅更为清晰的合成梅花图像；

7)输出合成梅花图像；

8)重复步骤3)至步骤7)，直到完成规定时长的梅花图像采集。

步骤1)中，本发明实施例提供的多摄像头采集装置，包括多摄像头梅花图像采集单元、实时运算单元和梅花图像存储单元。

步骤2)中，本发明实施例提供的摄像头的参数，包括各个摄像头相对角度、各个摄像头相对距离以及各个摄像头的摄像范围。

步骤4)中，本发明实施例提供的初始变换包括：合成边缘、梅花图像裁剪和梅花图像变换；

具体实现方法是：

根据步骤2)计算的摄像头参数裁剪各个摄像头重叠部分的梅花图像；根据各个摄像头相对角度，以一个摄像头为基准坐标，为其他摄像头设置统一角度变换，利用双线性插值获得各个其他摄像头变换后的梅花图像。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。