[实用新型]一种基于UAV-SVM的智慧农作物病害检测系统

说明书

本实用新型公开了一种基于UAV‑SVM的智慧农作物病害检测系统，包括：图像采集装置、机体、训练样本、主控芯片和上位机，所述机体的四周对称均安装有机架，所述机架的顶端均安装有电机，所述支架中间空间安装有主控芯片，所述电机的四周均安装有旋翼，所述旋翼表面安装有图像采集装置、云平台、光线传感器和加速传感器，所述图像采集装置通过无线网络与上位机连接，所述主控芯片与图像采集装置通过无线传输数据，所述上位机包括有特征识别、特征提取和SVM分类器。本实用新型通过通过嵌入式SVM算法实现系统的便携性，将图像识别技术应用于农业；利用UAV+SVM的结合技术，解放农业看护人员的劳动力，提高了检测效率。

技术领域

本实用新型涉及农作物病害检测技术领域，具体为一种基于UAV-SVM的智慧农作物病害检测系统。

背景技术

UAV技术即无人机技术，当前UAV发展迅速，但UAV控制器较单一，多采用ARM-Soc的方式进行处理，核心算法只能利用软件实现，需要占用较长的指令周期。且当前UAV多为手动控制，其自动控制技术在我国仍有待于普及与完善。当前农业系统正逐步趋向自动化，但病害检测仍采用人工检测，耗费了大量的人力;SVM技术是机器视觉技术中较成熟的技术，虽然SVM技术在学术领域已初见成效，但是在实际应用中并没有得到广泛的发展。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种基于UAV-SVM的智慧农作物病害检测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：一种基于UAV-SVM的智慧农作物病害检测系统，包括：图像采集装置、机体、训练样本、主控芯片和上位机，所述机体的四周对称均安装有机架，所述机架的顶端均安装有电机，所述机架中间空间安装有主控芯片，所述电机的四周均安装有旋翼，所述旋翼5表面安装有图像采集装置、云平台、光线传感器和加速传感器，所述训练样本通过中值滤波生成增强图像，所述增强图像通过K均值聚类生成待处理图像，所述待处理图像与特征识别连接，所述图像采集装置通过无线网络与上位机连接，所述主控芯片与图像采集装置通过无线传输数据，所述图像采集装置包括有树莓派摄像头、树莓派主板和动力系统，所述动力系统内部安装有太阳能电池板和蓄电池，所述上位机包括有特征识别、特征提取和SVM分类器，所述特征提取和SVM分类器均与特征识别连接，所述SVM分类器与所述计算结果连接，所述计算结果与云平台连接，用于将所述计算结果传输到云平台上。

优选的，所述电机、旋翼和机架均设置有四个。

优选的，所述太阳能电池板与蓄电池电性连接。

优选的，所述主控芯片为FPGA芯片。

与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：本实用新型通过利用核心算法硬件化实现UAV算法运行速度快于当前普众无人机，单位时间处理信息含量高；通过嵌入式SVM算法实现系统的便携性，将图像识别技术应用于农业；利用UAV+SVM的结合技术，解放农业看护人员的劳动力，提高了农作物检测效率，且在当前农田产业化的结构中，农作物病害监测还需要大量的人力，采用UAV+SVM的检测结构，可以解放大量不必要的劳动力，同时可以提高检测效率，提高经济效益。

附图说明

图1为为本实用新型的整体结构示意图；

图2为本实用新型局部结构示意图；

图3为本实用新型的结构框图；

附图标记中：1-主控芯片；2-图像采集装置；3-电机；4-机架；5-旋翼；6-云平台；7-树莓派摄像头；8-树莓派主板；9-蓄电池；10-太阳能电池板；11-训练样本；12-特征提取；13-增强图像；14-特征识别；15-待处理图像；16-上位机；17-动力系统；18-SVM分类器；19-计算结果；20-机体；21-光线传感器；22-加速传感器。

具体实施方式