一种城市绿化智能管理系统的制作方法

本发明涉及管理
技术领域：
，具体涉及一种城市绿化智能管理系统。
背景技术：
：城市绿化改善着人们的居住环境，植物绿化还可以为人们提供观赏的价值；而一些人自控性较差对植物进行破坏，需要通过人力去监督破坏行为，而需要管理员时刻查守现场，如果监控区域过大，需要增加较多的人力资源，且管理效果不佳，此外，对植株的生长状况缺乏监测和管理。技术实现要素：针对上述问题，本发明旨在提供一种城市绿化智能管理系统。本发明的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种城市绿化智能管理系统，包括绿叶面积测量装置、拍摄装置、通信模块和报警模块；所述绿叶面积测量装置，用于对城市植株的绿叶面积进行测量，以便监测植株生长状况是否良好；所述拍摄装置，用于拍摄城市的植株种植区域视频，以便监督是否有人破坏植株；所述通信模块，用于将绿叶面积测量结果和拍摄的视频发送至报警模块；所述报警模块，用于根据绿叶面积测量结果和拍摄的视频发出植株生长状况不良的提醒信息和阻止破坏植物的提醒信息。本发明的有益效果为：提供了一种城市绿化智能管理系统，实现了城市绿化的智能管理，包括植株生长状况管理和植株安全管理。附图说明利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本发明的结构示意图；附图标记：绿叶面积测量装置1、拍摄装置2、通信模块3、报警模块4。具体实施方式结合以下实施例对本发明作进一步描述。参见图1，本实施例的一种城市绿化智能管理系统，包括绿叶面积测量装置1、拍摄装置2、通信模块3和报警模块4；所述绿叶面积测量装置1，用于对城市植株的绿叶面积进行测量，以便监测植株生长状况是否良好；所述拍摄装置5，用于拍摄城市的植株种植区域视频，以便监督是否有人破坏植株；所述通信模块3，用于将绿叶面积测量结果和拍摄的视频发送至报警模块4；所述报警模块4，用于根据绿叶面积测量结果和拍摄的视频发出植株生长状况不良的提醒信息和阻止破坏植物的提醒信息。本实施例提供了一种城市绿化智能管理系统，实现了城市绿化的智能管理，包括植株生长状况管理和植株安全管理。优选的，所述绿叶面积测量装置1包括图像采集模块、图像预处理模块、图像处理模块、面积测量模块和验证模块，所述图像采集模块用于对植株的图像进行采集，采集完成后，将植株上的所有叶片剪下，进行植株总绿叶面积的人工测量，获得总绿叶面积真实值，所述图像预处理模块用于对植株图像进行预处理，所述图像处理模块用于根据预处理后的图像提取植株特征向量，所述面积测量模块将植株特征向量作为自变量，植株总绿叶面积真实值为因变量，采用回归分析的方法，建立绿叶面积模型对绿叶面积进行测量，所述验证模块用于对所述面积测量模块的测量精度进行验证。本优选实施例在不破坏植株的情况下，实现了绿叶面积的准确测量。优选的，所述图像预处理模块包括分量提取模块和分割模块，所述分量提取模块用于提取植株图像的第一颜色分量和第二颜色分量，所述图像分割模块基于植株图像的第一颜色分量和第二颜色分量对图像进行分割，获得植株部分二值图；所述植株图像的第一颜色分量采用以下方式提取：式中，f2表示植株图像的第一颜色分量，r表示植株图像的红色分量，g表示植株图像的绿色分量，b表示植株图像的蓝色分量；所述植株图像的第二颜色分量采用以下方式提取：式中，f2表示植株图像的第二颜色分量；所述图像分割模块基于植株图像的第一颜色分量和第二颜色分量对图像进行分割，具体为：根据植株图像的第一颜色分量对植株部分和除土壤外背景部分进行分割，根据植株图像的第二颜色分量对植株部分和土壤部分进行分割。本优选实施例通过第一颜色分量和第二颜色分量实现了植株部分的准确分割，具体的，第一颜色分量植株与除土壤外背景的对比度高，第二颜色分量植株和土壤的对比度高；优选的，所述图像处理模块3包括第一特征提取模块、第二特征提取模块和特征向量确定模块，所述第一特征提取模块用于获取植株的第一特征向量，所述第二特征提取模块用于获取植株的第二特征向量，所述综合特征提取模块根据植株的第一特征向量和第二特征向量确定植株的特征向量；所述第一特征提取模块用于获取植株的第一特征向量，具体为：计算植株的第一特征向量：t1＝[d1，d2，d3]；式中，t1表示植株的第一特征向量，d1表示第一几何特征因子，d2表示第二几何特征因子，d3表示第三几何特征因子；所述第一几何特征因子采用下式确定：式中，a1表示植株周长，a2表示植株面积；所述第二几何特征因子为植株的宽度，所述第三几何特征因子为植株的高度；所述第二特征提取模块用于获取植株的第二特征向量，具体为：计算植株的第二特征向量：t2＝[e1，e2]；式中，t2表示植株的第二特征向量，e1表示第一纹理特征因子，d2表示第二纹理特征因子；所述第一纹理特征因子采用以下方式确定：将图像中的灰度和梯度均划分为16个等级，建立图像的纹理矩阵，y(i,j)是纹理矩阵中的元素，用于表示图像中灰度值为i且梯度值为j的像素点的总个数，i，j＝1，2，…，16；采用下式确定第一纹理特征因子：采用下式确定第二纹理特征因子：所述综合特征提取模块根据植株的第一特征向量和第二特征向量确定植株的特征向量：t＝[d1，d2，d3，e1，e2]，式中，t表示植株的特征向量；本优选实施例实现了植株特征向量的准确获取，为后续面积测量模块进行叶片面积的准确测量奠定了基础，具体的，采用第一特征向量t1＝[d1，d2，d3]和第二特征向量t2＝[e1，e2]对确定植株的特征向量，既包含了植株的几何特征，又包含了植株的纹理特征。优选的，所述验证模块用于对所述面积测量模块的测量精度进行验证，具体为：将总绿叶面积测量值和总绿叶面积真实值进行比较，得到误差因子：式中，w表示误差因子，s1表示总绿叶面积测量值，s2表示总绿叶面积真实值；所述误差因子越小，表示面积测量模块的测量精度越高，设定误差阈值，若误差因子小于设定的误差阈值，则面积测量模块的绿叶面积测量模型可用。本优选实施例通过误差因子对面积测量模块的测量精度进行验证，保证了面积测量的准确性。采用本发明城市绿化智能管理系统进行城市绿化管理，选取5个城市进行实验，分别为城市1、城市2、城市3、城市4、城市5，对管理效率和管理成本进行统计，同现有技术相比，产生的有益效果如下表所示：管理效率提高管理成本降低城市129％27％城市227％26％城市326％26％城市425％24％城市524％22％最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。当前第1页12