[发明专利]一种智能杂草警示方法及系统

说明书

本申请公开了一种智能杂草警示方法，包括：获取各类杂草的生长观测数据；根据生长观测数据为各种植区域确定与各类杂草各生长状态对应的警示接收员和警示信息；获取种植区域内的杂草生长状态图像；提取图像特征；将图像特征与预设数据库中各类杂草在各生长状态下的模板图像特征进行匹配查询；以便确定种植区域内的杂草种类和杂草生长状态；将与种植区域内的杂草种类和杂草生长状态对应的警示信息发送至警示接收员。本申请利用图像识别技术判定杂草情况后根据预先设定的杂草示警计划进行示警，使得杂草的防治更加科学与合理，进而提高了田间管理效率和生产力。本申请还公开了一种智能杂草警示系统，也具有上述有益效果。

技术领域

本申请涉及智能农业技术领域，特别涉及一种智能杂草警示方法及系统。

背景技术

杂草治理一直是农业生产中的一个重要课题，它对于农作物的正常生长和产收非常关键。

传统农业的生产作业中，田间管理者需要时常对种植区进行监察，当发现杂草问题后，便开始进行杂草治理。而随着农业种植的集体化和大型化，许多集体种植区的面积都很大，依靠人力进行田间的杂草监测管理显然既浪费时间又浪费人力和物力，效率十分低下。

可见，采用何种智能、合理、及时的杂草警示方法，以便实现田间杂草警示的机器化和自动化，进而有效提高管理效率和生产力，是本领域技术人员所需要解决的重要技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种智能杂草警示方法及系统，以便进行合理、及时的杂草警示以加强田间的杂草防治工作，提高田间管理效率和生产力。

为解决上述技术问题，本申请提供一种智能杂草警示方法，包括：

获取各类杂草的生长观测数据；

根据所述生长观测数据，为各个种植区域确定与各类杂草各生长状态对应的警示接收员和警示信息；

获取所述种植区域内的杂草生长状态图像；

提取所述杂草生长状态图像的图像特征；

将所述图像特征与预设数据库中各类杂草在各生长状态下的模板图像特征进行匹配查询；以便确定所述种植区域内的杂草种类和杂草生长状态；

将与所述种植区域内的杂草种类和杂草生长状态对应的所述警示信息发送至所述警示接收员。

可选地，所述杂草生长状态包括以下任意一种或者任意组合：

杂草生长期、杂草分布密度、杂草分布面积、杂草植株高度。

可选地，所述警示信息包括杂草处理措施。

可选地，还包括：

根据所述生长观测数据，为各个种植区域确定与预设季节或预设气候条件对应的警示接收员和警示信息，以便在所述预设季节或者所述预设气候条件满足时，将所述警示信息发送至所述警示接收员。

可选地，所述提取所述杂草生长状态图像的图像特征包括：

利用边缘检测算法对所述杂草生长状态图像进行边缘检测；

根据所述边缘检测的结果，利用轮廓特征提取算法提取图像轮廓特征和/或利用形状特征提取算法提取图像形状特征。

可选地，所述边缘检测算法包括：

Canny算法、Reberts算法、Prewitt算法、Sobel算法或者Laplacian算法；

所述轮廓特征提取算法包括：

链码算法、傅里叶算法、小波变换算法、尺度空间算法或者多边形近似算法；

所述形状特征提取算法包括：