申请/专利权人：广东省农业科学院植物保护研究所

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117151353B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q10/04;G06Q10/0637;G06Q50/02;G06Q50/26;G06T7/11;G06T17/00;G06V10/762;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：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。

主权项：1.一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法，其特征在于，包括：获取荔枝种植区域信息，基于所述区域信息构建地图模型；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；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；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；其中，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：获取荔枝种植区域监控点位置；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；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；其中，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：从数据库中获取荔枝种植的枝叶、枝干、果实对比图像数据；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；基于荔枝种植区域中的一个子区域，获取对应的图像数据；将所述图像数据进行图像标准化、图像增强预处理；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；将所述枝叶、枝干、果实的识别特征数据基于DCA的特征融合方法进行数据融合，得到融合特征数据；分析其余子区域，得到每个子区域的融合特征数据；其中，所述得到多个区域组，具体为：构建基于DBSCAN聚类模型；获取每个子区域的融合特征数据；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；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；一个区域组包括至少一个对应的融合特征数据；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；一个区域组包括至少一个子区域；其中，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：获取一个区域组中所有子区域的融合特征数据；从数据库中获取荔枝虫害对比特征数据；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；对所有区域组进行分析得到每个区域组的虫害评估信息；其中，所述荔枝虫害智能识别与生态调控方法，还包括：将一个区域组中的全部子区域融合为一个大区域；在一个监测周期内，监测分析大区域中的土壤虫害信息、天敌生物信息、环境变化信息；基于所述土壤虫害信息、天敌生物信息、环境变化信息进行生态环境评估，得到生态状况信息；根据一个区域组中的所述生态状况信息与荔枝虫害防治方案进行虫害调控评估与预测，得到在下一个监测周期下预测生态状况信息与预测虫害评估信息；将所述预测生态状况信息与预测虫害评估信息作为下一个监测周期的虫害指标与生态指标，在下一个监测周期中，将实际监测数据与虫害指标、生态指标进行对比分析，并实时调整荔枝虫害防治方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东省农业科学院植物保护研究所 一种荔枝虫害智能识别与生态调控方法、系统及介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD