[发明专利]一种草本植物抗药性信息收集和整治系统在审

专利信息
申请号: 201611038418.7 申请日: 2016-11-23
公开(公告)号: CN106815766A 公开(公告)日: 2017-06-09
发明(设计)人: 王卫国 申请(专利权)人: 北海高创电子信息孵化器有限公司
主分类号: G06Q50/02 分类号: G06Q50/02;G06F17/30;G01N33/00
代理公司: 北京中恒高博知识产权代理有限公司11249 代理人: 宋敏
地址: 536000 广西壮族自治区北海市工业园区台湾*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 草本植物 抗药性 信息 收集 整治 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及抗药性信息收集技术领域,具体地,涉及一种草本植物抗药性信息收集和整治系统。

背景技术

在种植业,经常需要对作物喷洒农药,以消除类似杂草的草本植物,然而,由于过度依赖和长期使用相对有限的农药,导致了抗药性的发生和发展,且抗药性问题越来越突出。为了对抗药性的发生原因进行推测并根据的发展趋势进行预警或提出相应的解决方案,科研工作者都需要及时掌握杂草抗药性基础数据才能做出判断。

现有技术中,对抗药性信息的收集往往是通过人为记录的方式,且不能根据庞大的记录数据对抗药性进行分门别类,因此对抗药性的数据研究效率低,同时针对抗药性无法主动积极的采取正确的整治措施。

发明内容

本发明的目的在于,针对上述问题,提出一种草本植物抗药性信息收集和整治系统,以实现对草本植物抗药性的数据进行快速准确的收集,且针对抗药性采取准确的整治的措施的优点。

为实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种草本植物抗药性信息收集和整治系统,主要包括:

抗药性评测模块、控制处理模块、地理信息采集模块、图像采集单元、物联网通讯模块和服务器,所述抗药性评测模块、地理信息采集模块和图像采集单元分别与控制处理模块连接,

所述抗药性评测模块,包括样品抗药性检测模块和评测结果录入单元,分别对草本植物样品进行抗药性评测和将评测结果录入,

所述图像采集单元采集草本植物的图像信息,

所述地理信息采集模块采集草本植物的地理信息,

在控制处理模块的控制下,测评结果信息、图像信息和地理位置信息上传至服务器,

所述服务器包括信息输入接口模块,接收测评结果信息、图像信息和地理位置信息,

所述服务器还包括区域划分管理模块,按照地理位置信息对草本植物进行区域划分,

所述服务器还包括信息分类管理模块,将测评结果信息、图像信息和地理位置信息一一对应,得到不同地区不同类型草本植物对应的抗药性信息;

所述服务器还包括抗药性整治方案输入接口模块,接收针对抗药性提出的整治方案;

所述服务器还包括整治方案匹配模块,针对对应的抗药性信息,按照数据搜索的方式得到针对该抗药性的草本植物采取的整治方案。

进一步地,还包括客户端,所述客户端接收服务器下发的不同地区不同类型草本植物对应的抗药性信息。

进一步地,所述样品抗药性检测模块对草本植物杨平进行抗药性评测具体包括,取草本植物的叶片,将药品点滴在叶片中脉,观察草本植物抗药性,并对草本植物的抗药性进行评定,将测评结果通过评测结果录入单元以文本输入的方式记载抗药性的评测结果。

进一步地,所述数据搜索包括通过匹配结果从诊断信息数据库中提取匹配结果关键词属性,根据提取的关键词属性,获取满足预设执行条件的所有关键字,并将满足所述预设执行条件的关键字循环发送至爬虫任务执行队列,根据关键字对应的权重值配置每个所述关键字对应的爬虫执行时间,并根据所述爬虫执行时间,生成对应的爬虫任务,执行对应的爬虫任务,获取爬虫结果。

本发明各实施例的一种草本植物抗药性信息收集和整治系统,由于主要包括:抗药性评测模块、控制处理模块、地理信息采集模块、图像采集单元、物联网通讯模块和服务器,所述抗药性评测模块、地理信息采集模块和图像采集单元分别与控制处理模块连接,所述抗药性评测模块,包括样品抗药性检测模块和评测结果录入单元,分别对草本植物样品进行抗药性评测和将评测结果录入,所述图像采集单元采集草本植物的图像信息,所述地理信息采集模块采集草本植物的地理信息,在控制处理模块的控制下,测评结果信息、图像信息和地理位置信息上传至服务器,所述服务器包括信息输入接口模块,接收测评结果信息、图像信息和地理位置信息,所述服务器还包括区域划分管理模块,按照地理位置信息对草本植物进行区域划分,所述服务器还包括信息分类管理模块,将测评结果信息、图像信息和地理位置信息一一对应,得到不同地区不同类型草本植物对应的抗药性信息;所述服务器还包括抗药性整治方案输入接口模块,接收针对抗药性提出的整治方案;所述服务器还包括整治方案匹配模块,针对对应的抗药性信息,按照数据搜索的方式得到针对该抗药性的草本植物采取的整治方案;从而可以克服现有技术中对抗药性信息的收集往往是通过人为记录的方式,且不能根据庞大的记录数据对抗药性进行分门别类,因此对抗药性的数据研究效率低,同时针对抗药性无法主动积极的采取正确的整治措施的缺陷。

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