[发明专利]一种农作物异常检测系统及方法

权利要求书

1.一种农作物异常检测系统，包括：图像采集设备、图像处理设备、农作物图像特征库、特征对比设备；所述图像采集设备用于根据预定多个不同位置采集标准农作物图像，并存储在所述农作物图像特征库中作为参考图像；所述图像采集设备还用于在农作物生长过程的前、中、后期的每一个，采集当前农作物多个不同位置的图像；所述图像采集设备根据每一个时期具体农作物的不同特点，采集与上述参考图像相同位置，且相同角度的多个图像，将该图像作为待检测图像；所述图像处理设备用于将采集的多个图像进行预处理，并提取农作物图像中边缘特征；所述图像处理设备还用于获取采集的多个图像的农作物区域颜色序列；所述特征对比设备用于从农作物图像特征库中获取该农作物对应时期的多个不同位置的标准农作物图像，并提取图像中的边缘特征；所述特征对比设备还用于将接收的待检测图像的边缘特征依次与从参考图像中提取的边缘特征进行对比；所述特征对比设备将多个待检测图像的每一个与对应的参考图像比较完成后，如果全部匹配成功，则认为当前农作物生长正常；所述图像采集设备在图像采集过程中，根茎类作物，从俯视、正面和背面进行3个角度的图像采集；叶状作物，对于叶进行前后2个角度的图像采集，对于圆柱形的茎干按照一定角度间隔采集多个图像；所述特征对比设备还用于将接收的待检测图像的边缘特征依次与从参考图像中提取的边缘特征进行对比，具体为：针对每一组图像的比较结果，如果匹配不成功，则认为当前农作物出现异常；如果匹配成功，则所述特征对比设备提取该参考图像的农作物区域颜色序列，同时，所述图像处理设备提取该待检测图像的农作物区域颜色序列，并将两个农作物区域颜色序列比较，如果匹配不成功，则认为当前农作物出现异常；如果匹配成功，则进行下一个待检测图像匹配。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述标准农作物图像包括农作物生长过程的前、中、后期的正常范围内的图像。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，采集的所述标准农作物图像为一个或者多个不同角度拍摄的图像。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述区域颜色序列是指将农作物图像分为N*N的分块，其中N为大于1的自然数，随后，计算每一个分块中各个点颜色值，并进行统计排序，得到数量最多的3个颜色值作为该分块的颜色序列中的参数。

5.一种农作物异常检测方法，具体步骤为：(1)、预先存储各种农作物在前、中、后期多个位置多角度参考图像，所述参考图像都是农作物正常生长的图像；(2)、对接收到的多个待检测图像进行滤波、增强处理后，提取图像中农作物目标位置区域；(3)、对提取的多个区域图像进行边缘提取，得到具有相对完整的纹理的多个目标边缘图像，并将该多个目标边缘图像发送到特征对比设备；(4)、接收到多个目标边缘图像后，从农作物图像特征库中获取每一个目标边缘对应位置和角度的参考图像，将每一个参考图像进行边缘特征提取，得到多个参考边缘图像；(5)、将每一个目标边缘图像与对应的一个参考边缘图像进行对比，得到匹配结果，并根据匹配结果进行后续处理；(6)、将接收到的每一个分块的农作物区域颜色序列与计算得到的对应分块的农作物区域颜色序列进行对比，如果匹配成功，则认为该待检测图像通过检测，并通知图像处理设备进行下一个待检测图像进行处理；如果匹配不成功，则认为该农作物存在异常，并发出警示信号，或者将异常信息发送到外部控制终端；(7)、将每一个待检测图像都进行匹配，并匹配结果为全部成功，则认为该农作物生长正常，并向外部控制终端发出通知；

步骤（1）具体为根据农作物具体品种进行相应位置的图像采集，根茎类作物，从俯视、正面和背面进行3个角度的图像采集；叶状作物，对于叶进行前后2个角度的图像采集，对于圆柱形的茎干按照一定角度间隔采集多个图像。