[发明专利]一种农田灾情检测方法、系统、无人机和云端服务器

权利要求书

1.一种农田灾情检测方法，包括应用于无人机的方法和应用于云端服务器的方法，其特征在于，应用于无人机的方法，包括：

预先接收外部云端服务器发送的深度学习个性化检测推理模型，其中，所述深度学习个性化检测推理模型，包括未受灾农田信息、受灾农田信息和农田面积信息；

接收用户发送的至少一个灾情区域；

针对每一个所述灾情区域，根据所述深度学习个性化检测推理模型，采集所述灾情区域的图像信息，具体为根据所述深度学习个性化检测推理模型快速地识别出受灾农田，进而采集受灾农田的图像信息；将采集的所述图像信息发送给所述外部云端服务器，以使所述外部云端服务器根据所述图像信息检测所述图像信息对应的灾情区域的农田灾情并检测每一个所述灾情区域的农田灾情；

所述根据所述深度学习个性化检测推理模型，采集所述灾情区域的图像信息，还包括：

S0：检测当前位置的光照信息；

S1：根据所述深度学习个性化检测推理模型确定所述光照信息是否可以采集图像信息，如果是，执行S2，否则执行S3；

S2：采集所述灾情区域的图像信息；

S3：调整当前位置，执行S0；

在所述根据所述深度学习个性化检测推理模型，采集所述灾情区域的图像信息之后，在所述将采集的所述图像信息发送给所述外部云端服务器之前，进一步包括：

T1：根据所述深度学习个性化检测推理模型确定所述图像信息的图像质量；

T2：根据所述深度学习个性化检测推理模型确定所述图像质量是否为最佳图像质量，如果是，执行T3，否则，执行T4；

T3：压缩所述图像信息；

T4：重新采集所述灾情区域的图像信息，执行T1；

所述将采集的所述图像信息发送给所述外部云端服务器，包括：

将压缩的所述图像信息发送给所述外部云端服务器；

应用于云端服务器的方法，包括：

预先设置农田相关图像识别检测模型；

接收用户发送的至少一个无人机的性能参数；

针对每一个所述无人机，根据所述无人机的性能参数，对所述农田相关图像识别检测模型进行裁剪优化，形成深度学习个性化检测推理模型；

将所述深度学习个性化检测推理模型发送给外部无人机；

接收所述外部无人机根据所述深度学习个性化检测推理模型发送的至少一个图像信息；

利用所述农田相关图像识别检测模型，检测每一个所述图像信息对应的灾情区域的农田灾情；

在所述预先设置农田相关图像识别检测模型之前，进一步包括：

接收用户发送的海量农田图像历史数据和通用图像农田相关图像识别检测模型；

所述预先设置农田相关图像识别检测模型，包括：

基于所述通用图像农田相关图像识别检测模型，利用所述海量农田图像历史数据进行模型训练，形成农田相关图像识别检测模型。