[发明专利]水稻白叶枯病的检测、喷洒方法、控制装置及无人机

说明书

本发明公开了水稻白叶枯病的检测、喷洒方法、控制装置及无人机,水稻白叶枯病的检测方法，包括：首先对获取的水稻图像进行预处理，去除水稻图像中的噪声，然后将已经预处理的水稻图像输入到胶囊网络并对其白叶枯病的初级特征进行提取，减少复杂背景干扰信息的影响，再而通过路由协议对初级特征的向量进行分析并进行输出，根据输出的向量能够对水稻图像进行分类，对向量进行损失函数计算，将计算后的向量进行图像重构，从而能够精确检测出患白叶枯病的水稻，能够提高对水稻的治疗效率。

技术领域

本发明涉及识别控制领域，更具体地，涉及水稻白叶枯病的检测、喷洒方法、控制装置及无人机。

背景技术

水稻是我国主要的粮食作物，对我国的民生大计，有不可估量的作用，其播种面积约占全国粮食播种面积的30％，产量约占50％，商品粮占50％以上，所以水稻的生长质量的控制是至关重要的。

而水稻白叶枯病是水稻种植过程中常见的一种病症，不论是早稻、晚稻还是一季稻，都会发生。它从水稻苗期开始一直到抽穗期都存在发病的可能性。当水稻的白叶枯病发病时，受害的叶片会出现暗绿色的斑点，随着水稻的病情加重，斑点会变成无规则的长条斑的形状，并且整片叶子会慢慢的变成白色或灰白色，如果不及时对水稻进行防治，那么最终会导致水稻减产，从而造成经济损失。

而现在对水稻的白叶枯病的识别方法主要通过人为经验进行主观判断，需要种植户到实地去观察，这种方法效率低下、主观性强、费用高且不具有实时性，不适于农业自动化生产的需求。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明提出水稻白叶枯病的检测、喷洒方法、控制装置及无人机，能够对水稻进行实时监控，提高对水稻的治疗效率。

第一方面，本发明实施例提供了水稻白叶枯病的检测方法，包括：

获取水稻图像；

对所述水稻图像进行预处理；

将已经预处理的所述水稻图像输入胶囊网络并提取所述水稻图像中白叶枯病的初级特征；

通过路由协议算法对所述初级特征的每个向量进行分析并输出向量；

通过损失函数对所述向量进行计算；

对所述向量进行重构并将重构后患有白叶枯病对应的所述水稻图像进行输出。

本发明上述第一方面的技术方案至少具有如下优点或有益效果之一：首先对获取的水稻图像进行预处理，去除水稻图像中的噪声，然后将已经预处理的水稻图像输入到胶囊网络并对其白叶枯病的初级特征进行提取，减少复杂背景干扰信息的影响，再而通过路由协议对初级特征的向量进行分析并进行输出，根据输出的向量能够对水稻图像进行分类，对向量进行损失函数计算，将计算后的向量进行图像重构，从而能够精确检测出患白叶枯病的水稻，能够提高对水稻的治疗效率。

可选地，所述对所述水稻图像进行预处理包括：

通过最近邻插值算法对所述水稻图像进行缩放并得到统一尺寸的所述水稻图像；

通过双边滤波法对已经统一尺寸的所述水稻图像进行去噪处理；

通过频域率法对已经去噪的所述水稻图像进行增强。

可选地，所述提取的初级特征包括：通过卷积运算提取所述水稻图像对应的初级特征。

可选地，所述通过路由协议算法对所述初级特征的每个向量进行分析并输出向量包括：在通过向量与向量的形式与数字胶囊层相连的主胶囊层利用路由协议算法对每个向量进行分析，输出两个所述向量。

可选地，所述对所述向量进行重构包括：将输出的所述向量通过全连接层进行批标准化。