、农作物类型识别器件和成熟度等级识别器件。
[0032]所述小波滤波器件与所述航拍摄像机连接，基于哈尔小波滤波器对所述农作物区域图像执行滤波处理，以获得农作物滤波图像，所述灰度化处理器件与所述小波滤波器件和所述移动硬盘4分别连接，将所述农作物滤波图像中灰度值在所述农作物上限灰度阈值和所述农作物下限灰度阈值之间的像素识别并组成多个农作物子图像，每一个农作物子图像对应一株农作物，所述二值化处理器件与所述灰度化处理器件连接，基于预设二值化阈值将所述多个农作物子图像分别二值化，以生成多个农作物二值化子图像，所述预设二值化阈值为一个数值在0-255之间的灰度值。
[0033]所述农作物类型识别器与所述二值化处理器件和所述移动硬盘4分别连接，将每一个农作物二值化子图像与各个类型的农作物图像模板逐一匹配，以获得每一个农作物二值化子图像对应的农作物类型，针对所述多个农作物二值化子图像对应的各个不同农作物类型，取出现次数占据所述多个农作物二值化子图像数量的百分比大于预设百分比阈值的农作物类型作为采集区域农作物类型输出。
[0034]所述成熟度等级识别器件和所述灰度化处理器件、所述农作物类型识别器件和所述移动硬盘4分别连接，在所述农作物成熟度数据表中查找到与所述采集区域农作物类型对应的成熟度阈值、判定数量阈值和各个成熟度等级以作为目标成熟度阈值、目标判定数量阈值和各个目标成熟度等级，针对每一个农作物子图像，统计像素灰度值小于等于所述目标成熟度阈值的像素数量，当统计的像素数量大于等于所述目标判定数量阈值时，确定所述农作物子图像对应的农作物为成熟，当所述像素数量小于所述目标判定数量阈值时，确定所述农作物子图像对应的农作物为未成熟，基于多个农作物子图像的农作物的成熟确定结果统计并输出所述采集区域内农作物的成熟度。
[0035]所述数字信号处理器3与所述农作物类型识别器件、所述成熟度等级识别器件、所述无线收发设备、所述无人机动力驱动设备、所述北斗星定位设备和所述无线电高度传感器分别连接，对所述控制信号进行解析以获得所述采集北斗星位置、采集高度和区域位置，并控制所述无人机动力驱动设备以驱动所述无人机飞往与所述控制信号对应的采集区域，在所述北斗星导航数据与所述采集北斗星位置一致且所述当前高度与所述采集高度一致时，启动所述图像采集设备I和所述图像处理设备2，之后，将当前指定采集区域对应的区域位置、农作物类型和农作物成熟度存储到所述移动硬盘4，随后发送成熟度信息采集结束信号。
[0036]所述无线收发设备在接收到所述成熟度信息采集结束信号后，向所述农林部门监控平台转发所述成熟度信息采集结束信号，以便于所述农林部门监控平台按顺序发送下一个控制信号。
[0037]其中，所述移动硬盘4将各个指定采集区域对应的区域位置、农作物类型和农作物成熟度组成一个以指定采集区域为单位的成熟度信息模拟图，所述成熟度信息模拟图在采集完各个指定采集区域的成熟度数据后最终形成，以供相关管理部门在需要时调用。
[0038]其中，所述识别平台中，可以采用气压高度传感器替换所述无线电高度传感器，用于根据无人机附近的气压变化，检测无人机的当前高度，所述无线收发设备还可以用于接收所述农林部门监控平台发送的数据请求信号，以在所述数字信号处理器3的控制下，将所述移动硬盘4中的成熟度信息模拟图通过所述无线收发设备转发给所述农林部门监控平台，所述数字信号处理器可选型为TMS6000系列的数字处理器DSP，可选地，所述小波滤波器件、所述灰度化处理器件、所述二值化处理器件、所述农作物类型识别器件和所述成熟度等级识别器件分别采用不同的FPGA芯片来实现。
[0039]另外，北斗卫星导航系统是中国正在实施的自主发展、独立运行的全球卫星导航系统。系统建设目标是:建成独立自主、开放兼容、技术先进、稳定可靠的覆盖全球的北斗卫星导航系统，促进卫星导航产业链形成，形成完善的国家卫星导航应用产业支撑、推广和保障体系，推动卫星导航在国民经济社会各行业的广泛应用，北斗卫星导航系统由空间段、地面段和用户段三部分组成，空间段包括5颗静止轨道卫星和30颗非静止轨道卫星，地面段包括主控站、注入站和监测站等若干个地面站，用户段包括北斗用户终端以及与其他卫星导航系统兼容的终端。
[0040]另外，数字信号处理器并非只局限于音视频层面，他广泛的应用于通信与信息系统、信号与信息处理、自动控制、雷达、军事、航空航天、医疗、家用电器等许多领域。以往是采用通用的微处理器来完成大量数字信号处理运算，速度较慢，难以满足实际需要；而同时使用位片式微处理器和快速并联乘法器，曾经是实现数字信号处理的有效途径，但此方法器件较多，逻辑设计和程序设计复杂，耗电较大，价格昂贵。数字信号处理器DSP的出现，很好的解决了上述问题。DSP可以快速的实现对信号的采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
[0041]另外，哈尔小波转换，又称作为Haar小波转换，是于1909年由Haar所提出，是小波转换(Wavelet transform)中最简单的一种转换，也是最早提出的小波转换。他是多贝西小波的于N = 2的特例，可称之为D2。在所有正交性(orthonormal)小波转换中哈尔小波转换(Haar wavelet)是最简单的一种转换，但他并不适合用于较为平滑的函数，因为他只有一个消失矩(Vanishing Moment)。
[0042]采用本实用新型的基于无人机检测的农作物成熟度识别平台，针对现有农作物成熟度检测手段仍以人工检测为主、无法跟随大面积农作物种植趋势的特点，借用无人机平台，通过图像采集技术、图像识别技术、无线通信技术、定位技术和高度检测技术，完成对大面积农作物逐区域成熟度的自动识别，提高了农作物成熟度识别的效率和准确性。
[0043]可以理解的是，虽然本实用新型已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本实用新型。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本实用新型技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本实用新型技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本实用新型技术方案的内容，依据本实用新型的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本实用新型技术方案保护的范围内。
【主权项】
1.一种基于无人机检测的农作物成熟度识别平台，其特征在于，所述识别平台包括移动硬盘、图像采集设备、图像处理设备和数字信号处理器，所述数字信号处理器与所述图像采集设备和所述图像处理设备分别连接，在所述无人机飞抵农作物成熟度的采集区域后，启动所述图像采集设备和所述图像处理设备，所述图像采集设备用于对所述采集区域拍摄，以获得农作物区域图像，所述图像处理设备用于对所述农作物区域图像执行图像处理，所述数字信号处理器根据图像处理结果确定所述采集区域内农作物的成熟度，所述移动硬盘连接所述数字信号处理器以存储所