[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

说明书

本发明适用于病虫害技术领域，尤其涉及一种基于大数据植物病虫害智能识别方法与系统，包括以下步骤：搜寻非正常植株，获取非正常植株照片；根据所述非正常植株照片得到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。通过搜寻非正常植株，对非正常植株进行局部拍照和局部采样，进行病虫害的图像识别和检测识别相结合，确定植物病虫害。

技术领域

本发明属于病虫害技术领域，尤其涉及一种基于大数据植物病虫害智能识别方法与系统。

背景技术

病虫害是病害和虫害的并称，常对农、林、牧业等造成不良影响。病害是植物在栽培过程中，受到有害生物的侵染或不良环境条件的影响，正常新陈代谢受到干扰，从生理机能到组织结构上发生一系列的变化和破坏。虫害是有害昆虫在植物上生长、繁殖，取食植物本体，对植物造成的伤害。

在进行植物病虫害识别时，通常都是根据常识判断，很容易导致病虫害识别不准确，导致后面农药使用类型和剂量不正确，影响植物的正常生长。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于大数据植物病虫害智能识别方法与系统，旨在解决背景技术中提出的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于大数据植物病虫害智能识别方法，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。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，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。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，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。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，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。

作为本发明实施例技术方案进一步的限定，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：