[发明专利]一种病虫害预警方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种病虫害预警方法，其特征在于，包括：

获取IoT传感时序数据，并对所述IoT传感时序数据进行预处理，得到IoT维度特征；

采集草坪图片，并对采集到的草坪图片进行预处理，得到目标图片；利用图像识别算法对所述目标图片进行植物种类识别，根据识别得到的植物种类确定植物特征，然后根据植物特征从所述目标图片中识别得到病灶特征；

获取植物生长状态数据，并对所述病灶特征、IoT维度特征和植物生长状态数据进行聚合，得到时序多维聚合特征数据；

对所述时序多维聚合特征数据与历史病虫害特征数据进行第一相似度计算；将计算结果与预设的相似度阈值进行比较，根据比较结果输出预警结果。

2.根据权利要求1所述的病虫害预警方法，其特征在于，所述采集草坪图片，并对采集到的草坪图片进行预处理，得到目标图片，包括：

对采集到的图片进行质量筛选，选择图片亮度、清晰度、角度均达到预设标准的图片作为目标图片。

3.根据权利要求1所述的病虫害预警方法，其特征在于，所述利用图像识别算法对所述目标图片进行植物种类识别，包括：

对所述目标图片进行特征提取，并将提取后的特征输入至神经网络模型中进行植物种类的分析，通过线下的数据标注进行垂直优化，并从植物数据库中匹配得到植物种类。

4.根据权利要求1所述的病虫害预警方法，其特征在于，所述根据识别得到的植物种类确定植物特征，然后根据植物特征从所述目标图片中识别得到病灶特征，包括：

运用中值滤波算法滤除所述目标图片的图像噪音，并运用灰度变换算法和高低帽转换算法对所述目标图片进行图像增强处理；

通过色彩空间转换分离所述目标图片中的绿色位置，得到叶片病灶；

对所述叶片病灶进行形态、颜色和纹理特征提取，得到病灶特征。

5.根据权利要求1所述的病虫害预警方法，其特征在于，所述获取植物生长状态数据，包括：

每隔预设面积建立一个草坪标尺；

通过图像物体识别技术识别植物在标尺下的生长刻度，对所述生长刻度取平均数，并将所述平均数作为植物生长状态数据。

6.根据权利要求1所述的病虫害预警方法，其特征在于，对所述时序多维聚合特征数据与历史病虫害特征数据进行第一相似度计算，包括：

利用马氏距离算法对所述时序多维聚合特征数据与历史病虫害特征数据进行第一相似度计算。

7.根据权利要求1所述的病虫害预警方法，其特征在于，还包括：

在连续预设天数内，分别计算每天的时序多维聚合特征数据与所述历史病虫害特征数据的第一相似度；

对每天的第一相似度进行加权求和，得到第二相似度。

8.一种病虫害预警装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取IoT传感时序数据，并对所述IoT传感时序数据进行预处理，得到IoT维度特征；

采集单元，用于采集草坪图片，并对采集到的草坪图片进行预处理，得到目标图片；利用图像识别算法对所述目标图片进行植物种类识别，根据识别得到的植物种类确定植物特征，然后根据植物特征从所述目标图片中识别得到病灶特征；

聚合单元，用于获取植物生长状态数据，并对所述病灶特征、IoT维度特征和植物生长状态数据进行聚合，得到时序多维聚合特征数据；

比较单元，用于对所述时序多维聚合特征数据与历史病虫害特征数据进行第一相似度计算；将计算结果与预设的相似度阈值进行比较，根据比较结果输出预警结果。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的病虫害预警方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的病虫害预警方法。