[发明专利]一种用于监测病虫害的无人机系统的甜菜相关病症分析方法

说明书

本发明公开了一种监测病虫害的无人机及甜菜相关病症分析方法。所述固定圈(2)的中心穿过机架(1)，所述机架(1)的底端与无人机智能监测模块(6)相连接，所述固定圈(2)的上端还设置一组固定架(3)，每个所述固定架(3)均与一个旋翼(4)相连接，所述固定圈(2)的底端设置一组支撑架(5)。本发明解决了准确快速的分析出农作物的生长阶段和受灾害程度的问题。

技术领域

本发明涉及无人机监测技术领域，具体为一种用于监测病虫害的无人机系统的甜菜相关病症分析方法。

背景技术

病虫害是种植业的主要灾害之一，不仅具有水灾那样严重的危害性和毁灭性，还具有生物灾害的特殊性和治理上的长期性、艰巨性，农业病虫害的监测与防治是国家减灾工程的重要组成部分，也是农业工作的重要组成部分，大力开展种植业的病虫害防治，能够对提升农业产品的收获率有着很大的提高。

现有的农作物监测方式大都是通过人工直接进入农田中进行肉眼观察，这种监测方式下不仅不能满足农作物的全面监测、快速监测的需要，而且无法使农作物在生长过程的各个阶段进行监测，无法准确快速的分析出农作物的生长阶段和受灾害程度。

发明内容

本发明提供一种监测病虫害的无人机及甜菜相关病症分析方法，解决了现有的农作物监测方式，准确快速的分析出农作物的生长阶段和受灾害程度的问题。

本发明通过以下技术方案实现：

一种用于监测病虫害的无人机系统，所述无人机包括机架1、固定圈2、固定架3、旋翼4、支撑架5和无人机智能监测模块6，所述固定圈2的中心穿过机架1，所述机架1的底端与无人机智能监测模块6相连接，所述固定圈2的上端还设置一组固定架3，每个所述固定架3均与一个旋翼4相连接，所述固定圈2的底端设置一组支撑架5；

所述无人机智能监测模块6包括无人机单元和图像分析单元，所述无人机单元用于控制无人机，同时进行采集信息和传输信息，所述图像分析单元用于算法处理图像和分析图像。

一种用于监测病虫害的无人机系统的甜菜相关病症分析方法，所述分析方法包括以下步骤：

步骤1：利用甜菜的各个生长时期正常的生长状态及甜菜经历不同程度的各类病虫害后的生长状态图片，对于正常状态下的甜菜及经历不同程度的各类病虫害状态下的甜菜的特征进行采集；

步骤2：通过架构模块构建Tensorflow模型中第一个的卷积层对应的过滤器filter1；

步骤3：利用步骤2中设置的第一个的卷积层对应的过滤器filter1，对处于正常状态下及经历不同程度的各类病虫害状态下的3个通道的甜菜图像进行微分处理，将3个通道的甜菜图像采集成深度为64的数组；

步骤4：进入池化层采用最大池化策略，得到体现信息的数组，在卷积网络模型中，利用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性；

步骤5：将步骤4中的数组作为本步骤所进行的卷积层的输入，对正常状态下的甜菜及经历不同程度的各类病虫害状态下的甜菜图像数据集进行更深层次、更细粒度、更高级的单元微分及特征提取，利用步骤2中的Tensorflow模型对应用于本层的卷积过滤器filter2参数进行调整，最终选用维度参数为[5，5，64，128]的过滤器filter2对输入进行过滤操作；

步骤6：将步骤5中得到的，由单元数组S4所提取出的特征单元数组进行2d处理，输出成深度为128的50*50单元集；