申请/专利权人：贵州航天智慧农业有限公司;茅台学院

申请日：2024-05-24

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118230177A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/40;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种水稻种植区有害生物灾害预测方法及系统，用于提高水稻种植区有害生物灾害预测的准确率。方法包括：通过多个无人机采集目标水稻种植区域的图像数据，得到水稻图像集，采集目标水稻种植区域的环境参数，得到环境参数集；对水稻图像集进行图像去噪得到去噪图像集，对环境参数集进行时序填充得到时序参数集；对去噪图像集进行害虫形体学特征提取，得到害虫形态特征集；将时序参数集输入决策树模型进行环境特征提取，得到环境特征集；将害虫形态特征集输入害虫识别模型进行害虫信息识别，得到害虫信息集；对目标水稻种植区域进行灾害等级预测，得到目标灾害等级，根据目标灾害等级生成灾害处理策略。

主权项：1.一种水稻种植区有害生物灾害预测方法，其特征在于，包括：通过预置的多个无人机采集目标水稻种植区域的图像数据，得到水稻图像集，同时，通过预置的传感器网络采集所述目标水稻种植区域的环境参数，得到环境参数集；对所述水稻图像集进行图像去噪，得到去噪图像集，同时，对所述环境参数集进行时序填充，得到时序参数集；通过预置的自组织映射算法对所述去噪图像集进行害虫形体学特征提取，得到害虫形态特征集，其中，所述害虫形态特征集包括：颜色、形状以及纹理；将所述时序参数集输入预置的决策树模型进行环境特征提取，得到环境特征集，其中，所述环境特征集包括：温度变化模式以及湿度特征；将所述害虫形态特征集输入预置的害虫识别模型进行害虫信息识别，得到害虫信息集，其中，所述害虫信息集包括：害虫种类、害虫数量以及害虫位置；根据所述环境特征集以及所述害虫信息集对所述目标水稻种植区域进行灾害等级预测，得到目标灾害等级，并根据所述目标灾害等级生成灾害处理策略；所述根据所述环境特征集以及所述害虫信息集对所述目标水稻种植区域进行灾害等级预测，得到目标灾害等级，并根据所述目标灾害等级生成灾害处理策略步骤，包括：对所述温度变化模式进行温度类型匹配，得到所述目标水稻种植区域对应的地区温度类型；对所述湿度特征进行湿度类型匹配，得到所述目标水稻种植区域对应的地区湿度类型；根据所述地区温度类型、所述地区湿度类型以及所述害虫信息集对所述目标水稻种植区域进行灾害等级预测，得到目标灾害等级，并根据所述目标灾害等级生成灾害处理策略。

全文数据：

权利要求：

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