一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法、系统及介质

本发明涉及智能识别领域，更具体的，涉及一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法、系统及介质。

背景技术：

1、荔枝是广东地方的重要水果之一，但受自然环境影响，其受虫害的影响较大，种植难度较高。

2、另外，受制于现有技术，目前对荔枝病虫害的识别与防治效果较差，没有做到多维度的荔枝虫害识别与分析，信息化与智能化较低，因此，目前亟需一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的缺陷，提出了一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法、系统及介质。

2、本发明第一方面提供了一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法，包括：

3、获取荔枝种植区域信息，基于所述区域信息构建地图模型；

4、基于所述地图模型与荔枝种植区域监控点划分出多个子区域；

5、获取荔枝种植区域的图像数据与对应的图像所在子区域，根据所述图像数据进行基于枝叶、枝干、果实三个部位进行特征提取，并基于提取的特征进行特征融合、聚类分析与区域分组，得到多个区域组；

6、以一个区域组作为分析单位，对图像数据中的特征数据进行虫害特征识别，得到虫害评估信息；

7、基于所述虫害评估信息生成每个区域组中的荔枝虫害防治方案。

8、本方案中，所述获取荔枝种植区域信息，基于所述区域信息构建地图模型，具体为：

9、获取荔枝种植区域信息，所述区域信息包括荔枝种植面积、种植范围地图轮廓、种植分布、荔枝种植区域监控点信息；

10、基于所述荔枝种植区域信息构建基于三维的可视化地图模型；

11、根据种植分布，对所述地图模型进行荔枝树模型生成与模型填充，形成高仿真度的地图模型。

12、本方案中，所述基于所述地图模型与荔枝种植区域监控点划分出多个子区域，具体为：

13、获取荔枝种植区域监控点位置；

14、根据所述荔枝种植区域监控点位置结合地图模型进行区域划分，得到多个子区域；

15、所述子区域的面积范围在预设范围内，一个子区域包括至少一个监控点。

16、本方案中，所述获取荔枝种植区域的图像数据与对应的图像所在子区域，根据所述图像数据进行基于枝叶、枝干、果实三个部位进行特征提取，并基于提取的特征进行特征融合、聚类分析与区域分组，得到多个区域组，具体为：

17、从数据库中获取荔枝种植的枝叶、枝干、果实对比图像数据；

18、基于所述对比图像数据进行图像标准化与图像特征提取，得到对比特征数据；

19、基于荔枝种植区域中的一个子区域，获取对应的图像数据；

20、将所述图像数据进行图像标准化、图像增强预处理；

21、将所述图像数据进行特征数据提取，得到原始特征数据，将所述原始特征数据与对比特征数据进行特征对比与基于枝叶、枝干、果实部位的图像识别，得到基于枝叶、枝干、果实的识别特征数据；

22、将所述枝叶、枝干、果实的识别特征数据进行基于dca的特征融合方法进行数据融合，得到融合特征数据；

23、分析其余子区域，得到每个子区域的融合特征数据。

24、本方案中，所述得到多个区域组，具体为：

25、构建基于dbscan聚类模型；

26、获取每个子区域的融合特征数据；

27、将所述融合特征数据转化为特征向量数据并导入聚类模型，基于标准欧氏距离进行多个特征向量数据之间的样本距离计算；

28、根据预设最小距离阈值和预设最小邻居数，通过聚类模型对总体样本数据进行数据密度分析与聚类分析，得到多个区域组；

29、一个区域组包括至少一个对应的融合特征数据；

30、基于每个区域组的多个融合特征数据，分析出每个区域组对应的子区域，得到每个区域组对应的子区域；

31、一个区域组包括至少一个子区域。

32、本方案中，所述以一个区域组作为分析单位，对图像数据中的特征数据进行虫害特征识别，得到虫害评估信息，具体为：

33、获取一个区域组中所有子区域的融合特征数据；

34、从数据库中获取荔枝虫害对比特征数据；

35、将所述融合特征数据与荔枝虫害对比特征数据进行基于标准欧氏距离的相似度计算与虫害类型识别，得到虫害评估信息；

36、对所有区域组进行分析得到每个区域组的虫害评估信息。

37、本方案中，所述基于所述虫害评估信息生成每个区域组中的荔枝虫害防治方案，具体为：

38、基于所述虫害评估信息对每个区域组进行基于虫害影响的生态评估，得到虫害生态影响值；

39、基于虫害评估信息与虫害生态影响值对区域组进行虫害防治方案分析，并得每个区域组的荔枝虫害防治方案；

40、将所述荔枝虫害防治方案发送至预设终端设备。

41、本发明第二方面还提供了一种荔枝虫害智能识别与生态调控系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括荔枝虫害智能识别与生态调控程序，所述荔枝虫害智能识别与生态调控程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

42、获取荔枝种植区域信息，基于所述区域信息构建地图模型；

43、基于所述地图模型与荔枝种植区域监控点划分出多个子区域；

44、获取荔枝种植区域的图像数据与对应的图像所在子区域，根据所述图像数据进行基于枝叶、枝干、果实三个部位进行特征提取，并基于提取的特征进行特征融合、聚类分析与区域分组，得到多个区域组；

45、以一个区域组作为分析单位，对图像数据中的特征数据进行虫害特征识别，得到虫害评估信息；

46、基于所述虫害评估信息生成每个区域组中的荔枝虫害防治方案。

47、本方案中，所述获取荔枝种植区域信息，基于所述区域信息构建地图模型，具体为：

48、获取荔枝种植区域信息，所述区域信息包括荔枝种植面积、种植范围地图轮廓、种植分布、荔枝种植区域监控点信息；

49、基于所述荔枝种植区域信息构建基于三维的可视化地图模型；

50、根据种植分布，对所述地图模型进行荔枝树模型生成与模型填充，形成高仿真度的地图模型。

51、本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括荔枝虫害智能识别与生态调控程序，所述荔枝虫害智能识别与生态调控程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的荔枝虫害智能识别与生态调控方法的步骤。

52、本发明公开了一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法、系统及介质，通过荔枝种植区域信息构建地图模型；基于地图模型与荔枝种植区域监控点划分出多个子区域；根据荔枝种植区域的图像数据进行基于枝叶、枝干、果实三个部位进行特征提取，并进行特征融合、聚类分析与区域分组，得到多个区域组；以一个区域组作为分析单位，对图像数据中的特征数据进行虫害特征识别，得到虫害评估信息；基于所述虫害评估信息生成每个区域组中的荔枝虫害防治方案。本发明通过融合多维度的荔枝图像特征数据进行区域性的聚类分析，实现精准化区域分类，同时，能够针对不同区组内的区域进行不同的虫害分析与防治，实现信息化、精准化荔枝种植虫害识别与防治。