一种植保无人机自动识别农作物病害的方法及装置与流程

本发明涉及无人机农作物植保领域，特别是涉及一种植保无人机自动识别农作物病害的方法及装置。

背景技术：

随着无人机技术的快速发展，无人机能够适用的行业领域越来越多，并且和人工相比，无人机的优势越来越大，例如能前往一些危险的地方、可活动范围广等。在农作物植保领域，以无人机代替人工进行植保工作具有高效、快捷、节省人力等优点，然而植保无人机目前还无法做到自主化工作，很多时候仍然是人工远程操控，这样的方式不但操作不便，而且无法实现大规模地、准确地标准化操作。中国专利cn201620704145.4中的无人机植保系统虽然能够实现植保过程中数据采集、分析及应对的智能化操作，但其对于病虫害没有一个针对性的判断方法和应对措施，对病虫害的判断不够精确，实际效果不好。

技术实现要素：

本发明目的是提供一种植保无人机自动识别农作物病害的方法及装置，能够解决植保无人机对农作物病虫害的监控问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种植保无人机自动识别农作物病害的方法，包括：

获取无人机在预设行进路线拍摄的图像信息，将所述图像信息与预设的数据库进行比对；

当所述图像信息的比对结果为病害图片时，降低所述无人机的飞行速度并加大所述无人机的喷药量；

获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，根据所述位置信息生成提示信息。

进一步的，在“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息”之后还包括：

当检测到所述无人机与所述位置信息之间的距离超过预设距离时，将所述无人机的飞行速度与喷药量恢复至初始数值。

进一步的，“将所述图像信息与预设的数据库进行比对”中比对的具体方式为：

提取所述图像信息中的图像特征点，将所述图像特征点与所述数据库中预设的图像的特征点进行匹配，当所述图像特征点的匹配成功率低于预设比例时认为所述图像信息为病害图片。

进一步的，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

当检测到所述无人机的电量低于预设电量或者所述无人机的剩余药量低于预设药量时，控制所述无人机飞回并获取所述无人机飞回时的位置信息；

待所述无人机电量与药量补充完毕后，控制所述无人机飞回至所述无人机飞回时的位置信息中的坐标并使所述无人机在所述坐标继续沿所述预设行进路线行进。

进一步的，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

当检测到所述无人机在下一次的飞行作业中行进至所述位置信息时，降低所述无人机的飞行速度；

获取所述无人机在所述位置信息再次拍摄的图像信息，当所述再次拍摄的图像信息通过比对后仍为病害图片时，生成警告信息。

根据本发明的第二方面，提供了一种植保无人机自动识别农作物病害的装置，包括：

获取模块：获取无人机在预设行进路线拍摄的图像信息，将所述图像信息与预设的数据库进行比对；

控制模块：当所述图像信息的比对结果为病害图片时，降低所述无人机的飞行速度并加大所述无人机的喷药量；

发送模块：获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，根据所述位置信息生成提示信息。

进一步的，在“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息”之后还包括：

判断模块：当检测到所述无人机与所述位置信息之间的距离超过预设距离时，将所述无人机的飞行速度与喷药量恢复至初始数值。

进一步的，“将所述图像信息与预设的数据库进行比对”中比对的具体方式为：

提取所述图像信息中的图像特征点，将所述图像特征点与所述数据库中预设的图像的特征点进行匹配，当所述图像特征点的匹配成功率低于预设比例时认为所述图像信息为病害图片。

进一步的，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

检测模块：当检测到所述无人机的电量低于预设电量或者所述无人机的剩余药量低于预设药量时，控制所述无人机飞回并获取所述无人机飞回时的位置信息；

控制模块：待所述无人机电量与药量补充完毕后，控制所述无人机飞回至所述无人机飞回时的位置信息中的坐标并使所述无人机在所述坐标继续沿所述预设行进路线行进。

进一步的，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

检测模块：当检测到所述无人机在下一次的飞行作业中行进至所述位置信息时，降低所述无人机的飞行速度；

发送模块：获取所述无人机在所述位置信息再次拍摄的图像信息，当所述再次拍摄的图像信息通过比对后仍为病害图片时，生成警告信息。

本发明的有益效果为：与现有技术相比，本发明使无人机在预设好的行进路线行进并拍摄农作物的图像信息与数据库进行比对，当判断图片为病害图片时，控制无人机降低飞行速度并加大喷药量，对病虫害处的农作物加大喷洒药的力度，以此来减少病虫害的发生。同时，当无人机的电量不足或者剩余药量不足时会控制无人机飞回进行补充，待补充结束后无人机会重新飞回至之前的位置继续工作，实现自主化、自动化工作。当无人机在下一次的植保工作中拍摄到上一次发生病虫害的地方仍然存在病虫害，会将该处的位置信息发送至农场的工作人员，提醒警告工作人员前来查看。

附图说明

图1是根据本发明一实施例的一种植保无人机自动识别农作物病害的方法的流程图；

图2是根据本发明一实施例的一种植保无人机自动识别农作物病害的装置的结构图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了根据本发明一实施例的一种植保无人机自动识别农作物病害的方法的流程，包括：

s11、获取无人机在预设行进路线拍摄的图像信息，将所述图像信息与预设的数据库进行比对。

本方法的执行主体可以是云端服务器。

在本说明书实施例中，无人机由于电量和携带药水有限等原因，一台无人机不易负责过大的区域，否则进行一次植保工作需要反复飞回补充电量和药水，花费的时间过长，没有效率，因此，一台无人机负责一块农田区域最为适宜。云端服务器在无人机进行植保工作前会在无人机所负责的农田区域预先规划出一条行进路线，使无人机沿该行进路线行进即可保证药水的喷洒覆盖到整个区域。无人机在沿行进路线行进时，会不断地拍摄农作物的图像信息并发送给云端服务器，云端服务器获取无人机发送来的图像信息后，会将图像信息与提前在云端服务器内预设的数据库进行比对、判别。

s12、当所述图像信息的比对结果为病害图片时，降低所述无人机的飞行速度并加大所述无人机的喷药量。

在本说明书实施例中，当云端服务器通过比对图像信息后判定该图像信息为病害图片，云端服务器即认为该图像信息内的农作物处于病虫害状态，需要加大药量来治理，云端服务器会向无人机发送信号，无人机收到信号后会降低飞行速度并加大喷药量，需要说明的是，无人机飞行速度具体降低的数值和喷药量加大的数值可以根据无人机所负责的区域的面积预先计算设置。

s13、获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，根据所述位置信息生成提示信息。

在本说明书实施例中，当云端服务器通过比对图像信息后判定该图像信息为病害图片时，云端服务器还会获取无人机拍摄该图像信息时所记录的位置信息，并生成提示信息，提示信息可以用来对工作人员起提示作用，具体的提示信息可以是将“该处发生病虫害”的一段话和位置信息一同发送至工作人员的手机终端，还可以是通过语音告知等方式进行提醒。位置信息能够让工作人员了解到哪里的农作物发生了病虫害，计算出容易发生病虫害的区域，为工作人员后期进行项目研究提供数据。同时，由于无人机是自主化工作的，如果不向工作人员发送位置信息以此来告知工作人员该处的农作物处于病虫害状态，工作人员可能无法及时的了解农场的情况，进而可能影响农作物的收成。

作为优选实施例，在“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息”之后还包括：

当检测到所述无人机与所述位置信息之间的距离超过预设距离时，将所述无人机的飞行速度与喷药量恢复至初始数值。

在本说明书实施例中，基于国家的环保和卫生健康提倡，当云端服务器检测到无人机已经行进到离发生病虫害的农作物处较远的位置，云端服务器会向无人机发送信号，无人机在收到信号后会将飞行速度与喷药量恢复至初始数值，以此来保证了不会在健康的农作物处喷洒了过多的药水，这样设置既环保卫生又增加了无人机的工作效率。

作为优选实施例，“将所述图像信息与预设的数据库进行比对”中比对的具体方式为：

提取所述图像信息中的图像特征点，将所述图像特征点与所述数据库中预设的图像的特征点进行匹配，当所述图像特征点的匹配成功率低于预设比例时认为所述图像信息为病害图片。

在本说明书实施例中，数据库中可以预设若干健康农作物的图片信息，将健康农作物的图片信息中的特征点与获取的图像信息的特征点进行匹配，若农作物发生了病虫害，遭受病虫害的部位的特征点将会无法与健康农作物的特征点相匹配，因此当所有特征点匹配结束后，成功匹配的特征点的比例低于预设的比例时，云端服务器即认为该图片信息中的农作物出现了病虫害，将该图像信息作为病害图片。

作为优选实施例，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

当检测到所述无人机的电量低于预设电量或者所述无人机的剩余药量低于预设药量时，控制所述无人机飞回并获取所述无人机飞回时的位置信息；

待所述无人机电量与药量补充完毕后，控制所述无人机飞回至所述无人机飞回时的位置信息中的坐标并使所述无人机在所述坐标继续沿所述预设行进路线行进。

在本说明书实施例中，当病虫害出现的地方较多时，无人机需要频繁改变飞行速度和加大喷药量，可能会导致无人机在没有完成此次植保工作前出现电量不足或药量不足的情况，当无人机的电池电量不足或者传感器检测到药水的剩余量不足时，无人机会向云端服务器发送信号，当云端服务器获取到信号后会控制无人机飞回仓库进行药水的补充和充电，同时云端服务器还会获取无人机飞回时的位置信息。等到无人机电量和药量补充完毕后，云端服务器会向无人机发送信号来控制无人机重新飞回至无人机飞回时的位置信息所在处，继续沿着预设行进路线完成剩余的植保工作。

作为优选实施例，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

当检测到所述无人机在下一次的飞行作业中行进至所述位置信息时，降低所述无人机的飞行速度；

获取所述无人机在所述位置信息再次拍摄的图像信息，当所述再次拍摄的图像信息通过比对后仍为病害图片时，生成警告信息。

在本说明书实施例中，药物的喷洒并不会每天都进行，一般是经过一段时间才喷洒一次药水，因此当无人机在进行下一次的植保工作时，是能够看的出之前喷洒的药水是否有效果的，当云端服务器检测到无人机在下一次的植保工作中沿行进路线行进至上一次植保工作中出现病虫害的农作物的位置时，云端服务器会控制无人机减速来对该处的农作物进行更精准的判断，当获取到无人机拍摄到的图像信息后，云端服务器会将该图像信息与数据库进行比对，如果比对结果仍为病害图片，云端服务器即认为该处的病虫害较为严重，生成警告信息，警示工作人员该处病虫害较为严重，提醒工作人员前往现场查看。

图2示出了根据本发明一实施例的一种植保无人机自动识别农作物病害的装置的结构，包括：

获取模块21：获取无人机在预设行进路线拍摄的图像信息，将所述图像信息与预设的数据库进行比对；

控制模块22：当所述图像信息的比对结果为病害图片时，降低所述无人机的飞行速度并加大所述无人机的喷药量；

发送模块23：获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，根据所述位置信息生成提示信息。

作为优选实施例，在“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息”之后还包括：

判断模块：当检测到所述无人机与所述位置信息之间的距离超过预设距离时，将所述无人机的飞行速度与喷药量恢复至初始数值。

作为优选实施例，“将所述图像信息与预设的数据库进行比对”中比对的具体方式为：

提取所述图像信息中的图像特征点，将所述图像特征点与所述数据库中预设的图像的特征点进行匹配，当所述图像特征点的匹配成功率低于预设比例时认为所述图像信息为病害图片。

作为优选实施例，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

检测模块：当检测到所述无人机的电量低于预设电量或者所述无人机的剩余药量低于预设药量时，控制所述无人机飞回并获取所述无人机飞回时的位置信息；

控制模块22：待所述无人机电量与药量补充完毕后，控制所述无人机飞回至所述无人机飞回时的位置信息中的坐标并使所述无人机在所述坐标继续沿所述预设行进路线行进。

作为优选实施例，“获取所述无人机拍摄所述图像信息时的位置信息，将所述位置信息发送至用户端”之后还包括：

检测模块：当检测到所述无人机在下一次的飞行作业中行进至所述位置信息时，降低所述无人机的飞行速度；

发送模块23：获取所述无人机在所述位置信息再次拍摄的图像信息，当所述再次拍摄的图像信息通过比对后仍为病害图片时，生成警告信息。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其他实施例中所包括的某些特征而不是其他特征，但是不同的实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求的保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本领域普通技术人员可以理解：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换，而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。