[发明专利]一种基于大数据植物病虫害智能识别方法与系统

权利要求书

1.一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

对植物群进行监控拍摄，生成监控拍摄信息；

根据所述监控拍摄信息，搜寻非正常植株，并获取非正常植株照片；

根据所述非正常植株照片得到非正常植株的植物种类信息和位置信息；

根据所述位置信息，对非正常植株进行局部拍照和局部采样，得到局部照片和植株样品；

根据所述局部照片进行初步病虫害识别，得到初步病虫害判别信息；

将所述植株样品进行病虫害检测，得到检测结果；

根据所述检测结果，得到对比病虫害判别信息；

根据所述植物种类信息、初步病虫害判别信息和病虫害判别信息，确定植物病虫害。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于，所述根据所述非正常植株照片得到非正常植株的植物种类信息和位置信息的步骤具体包括：

所述根据所述非正常植株照片得到拍摄机位信息；

根据所述拍摄机位信息，得到位置信息；

对所述非正常植株照片进行智能识别，得到植物种类信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于，所述根据所述位置信息，对非正常植株进行局部拍照和局部采样，得到局部照片和植株样品的步骤具体包括：

根据所述位置信息，寻找非正常植株；

对所述非正常植株进行局部拍照，得到局部照片；

对所述非正常植株进行局部采样，得到植株样品。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于，所述根据所述局部照片进行初步病虫害识别，得到初步病虫害判别信息的步骤具体包括：

将所述局部照片与预存的健康植物进行对比，获取植物异常特征信息；

根据所述异常特征信息，得到初步病虫害判别信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于，所述将所述植株样品进行病虫害检测，得到检测结果的步骤具体包括：

对所述植株样品进行病菌检测，得到病菌检测结果；

对所述植株样品进行虫害检测，得到虫害检测结果；

综合所述病菌检测结果和所述虫害检测结果，得到检测结果。

6.根据权利要求2所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，其特征在于，所述根据所述植物种类信息、初步病虫害判别信息和病虫害判别信息，确定植物病虫害的步骤具体包括：

获取所述植物种类信息；

获取所述初步病虫害判别信息；

获取所述病虫害判别信息；

将所述植物种类信息、初步病虫害判别信息和病虫害判别信息进行对比，确定植物病虫害。

7.一种基于大数据植物病虫害智能识别系统，其特征在于，所述系统包括：

监控拍摄子系统，用于对植物群进行监控拍摄，生成监控拍摄信息；

局部拍照与采样子系统，用于根据位置信息，对非正常植株进行局部拍照和局部采样，得到局部照片和植株样品；

病虫害检测子系统，用于将所述植株样品进行病虫害检测，得到检测结果；

大数据服务终端，用于根据所述监控拍摄信息，搜寻非正常植株，并获取非正常植株照片；根据所述非正常植株照片得到非正常植株的植物种类信息和位置信息；根据所述局部照片进行初步病虫害识别，得到初步病虫害判别信息；根据所述检测结果，得到对比病虫害判别信息；根据所述植物种类信息、初步病虫害判别信息和病虫害判别信息，确定植物病虫害。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别系统，其特征在于，所述局部拍照与采样子系统包括：

位置信息接收单元，用于接收所述位置信息；

局部拍照单元，用于根据位置信息，对非正常植株进行局部拍照；

局部采样单元，用于根据位置信息，对非正常植株进行局部采样。

9.根据权利要求7所述的一种基于大数据植物病虫害智能识别系统，其特征在于，所述大数据服务终端包括：

非正常植株照片获取单元，用于根据所述监控拍摄信息，搜寻非正常植株，并获取非正常植株照片；

植物种类信息获取单元，用于根据所述非正常植株照片得到非正常植株的植物种类信息；

位置信息获取单元，用于根据所述非正常植株照片得到位置信息；

病虫害图像识别单元，用于根据所述局部照片进行初步病虫害识别，得到初步病虫害判别信息；

对比病虫害判别信息获取单元，用于根据所述检测结果，得到对比病虫害判别信息；

植物病虫害确定单元，用于根据所述植物种类信息、初步病虫害判别信息和病虫害判别信息，确定植物病虫害。