智慧城市无人机农产品物流控制系统的制作方法

文档序号:15205168发布日期:2018-08-21 07:52阅读:350来源:国知局

本发明属于现场执法信息自动化处理技术领域,特别是涉及一种智慧城市无人机农产品物流控制系统。



背景技术:

随着经济和科技的发展,人们生活的改善与提高,汽车在当今已是重要的交通工具,汽车遍布全世界,仅我国,每年的产销量就有几百万辆。在具有高科技手段的今天,如何防止密码被解码,是有效防止汽车被盗需要解决的问题。

经检索,申请号为cn201710643035.0的中国发明专利提供了一种基于互联网的农业种植环境监控系统,涉及农业种植技术领域。本发明包括数据采集部分;数据采集部分包括水质监测装置、空气成分监测装置、温湿度监测装置、风速监测装置、土壤成分监测装置、光照监测装置和视屏采集装置;环境调节控制部分包括水质净化装置、灌溉装置、补光装置、施肥装置、害虫驱除装置;微处理控制器通过无线传输模块与终端监控部分相联。然而,现有技术中的这些技术方案基于硬件,成本较高。



技术实现要素:

为了提高数据传输效率,本发明提供了一种智慧城市无人机农产品物流控制系统,包括:

环境监控单元,用于收集待监控农产品周围的温度、湿度、风力和降水信息;

地理信息收集单元,用于根据温度、湿度信息确定无人机监控区域;

时间获取单元,用于根据风力、降水信息确定无人机监控的时间;

种植状态获取单元,用于采集待监控农产品的种植状态;

物流信息控制单元,用于根据种植状态产生物流信息。

进一步地,所述温度、湿度、风力和降水信息通过农业气象站获得。

进一步地,所述无人机监控区域基于gis电子地图进行标注而获得。

进一步地,所述种植状态获取单元包括:

品种信息获取单元,用于获得所述无人机监控区域的预定种植品种信息;

颜色及密度信息获取单元,用于根据无人机定位信息,将预定种植品种信息与理论成长状态信息建立第一关联,所述理论成长状态信息是指在所述无人机监控的时间该预定种植品种应有的成长状态,所述成长状态包括农作物颜色和种植密度;

关联单元,用于将无人机采集到的视频信息进行像素色彩处理,并将处理结果与所述无人机定位信息建立第二关联;

判断单元,用于比较第一关联中的农作物颜色和第二关联中的处理结果,确定农产品种植状态是否正常。

进一步地,所述关联单元用于:

对视频信息进行分帧,对帧数据进行归一化处理得到矩阵a,归一化系数为该帧数据的灰度质心的梯度;

将矩阵a对应的像素进行如下变换:

其中参数k为矩阵k和k’的范数的乘积,为矩阵a叉乘b得到的矩阵,为矩阵k叉乘k’得到的矩阵,si,j表示上述变换的中间矩阵元素,e=r/2;

进行参数k次多小波变换,并且将构成每次多小波变换得到的结果的范数定义为第一中间对角阵的对角元素值,各元素值依照大小从该第一中间对角阵的左上排列至右下;

定义如下三阶中间矩阵:

其中g1、g2和g3分别为第一中间对角阵的从左上到右下的前三个对角元素;

将矩阵a叉乘矩阵m,二者中阶数较小的以对角线为1的对角阵在右下角补齐,计算叉乘后得到的矩阵对应的rgb值。

进一步地,所述判断单元中,颜色与处理结果的比较是基于颜色的rgb值进行的。

本发明的技术方案具有如下有益效果:

通过本发明的监控方法,能够避免现有技术中往往采用多种传感器通过分布式传感器布置成本、维护成本,以及遥感图像采集设备的高昂采购成本,通过现有技术中越来越普及的无人机,综合由农业管理部门采集的农作物品种、种植区域和已有的gis电子地图信息,利用特定的图像处理技术进行像素处理,得到图像色彩与理论色彩,基于二者的比较高效地确定农产品种植状态,极大地降低了智慧城市农产品生长信息监控和路径规划期间需要考虑的道路路况信息的处理要求,提高了智慧城市的综合管理水平。

附图说明

图1示出了根据本发明的优选实施例的物流控制系统的组成框图。

具体实施方式

如图1所示,本发明提供的智慧城市无人机农产品物流控制系统,包括:

环境监控单元,用于收集待监控农产品周围的温度、湿度、风力和降水信息;

地理信息收集单元,用于根据温度、湿度信息确定无人机监控区域;

时间获取单元,用于根据风力、降水信息确定无人机监控的时间;

种植状态获取单元,用于采集待监控农产品的种植状态;

物流信息控制单元,用于根据种植状态产生物流信息。

优选地,所述温度、湿度、风力和降水信息通过农业气象站获得。

优选地,所述无人机监控区域基于gis电子地图进行标注而获得。

优选地,所述种植状态获取单元包括:

品种信息获取单元,用于获得所述无人机监控区域的预定种植品种信息;

颜色及密度信息获取单元,用于根据无人机定位信息,将预定种植品种信息与理论成长状态信息建立第一关联,所述理论成长状态信息是指在所述无人机监控的时间该预定种植品种应有的成长状态,所述成长状态包括农作物颜色和种植密度;

关联单元,用于将无人机采集到的视频信息进行像素色彩处理,并将处理结果与所述无人机定位信息建立第二关联;

判断单元,用于比较第一关联中的农作物颜色和第二关联中的处理结果,确定农产品种植状态是否正常。

优选地,所述关联单元用于:

对视频信息进行分帧,对帧数据进行归一化处理得到矩阵a,归一化系数为该帧数据的灰度质心的梯度;

将矩阵a对应的像素进行如下变换:

其中参数k为矩阵k和k’的范数的乘积,为矩阵a叉乘b得到的矩阵,为矩阵k叉乘k’得到的矩阵,si,j表示上述变换的中间矩阵元素,e=r/2;

进行参数k次多小波变换,并且将构成每次多小波变换得到的结果的范数定义为第一中间对角阵的对角元素值,各元素值依照大小从该第一中间对角阵的左上排列至右下;

定义如下三阶中间矩阵:

其中g1、g2和g3分别为第一中间对角阵的从左上到右下的前三个对角元素;

将矩阵a叉乘矩阵m,二者中阶数较小的以对角线为1的对角阵在右下角补齐,计算叉乘后得到的矩阵对应的rgb值。

优选地,所述判断单元中,颜色与处理结果的比较是基于颜色的rgb值进行的。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

当前第1页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1