[发明专利]一种具有病虫害和旱情监控的多功能预警系统

权利要求书

1.一种具有病虫害和旱情监控的多功能预警系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集病虫害数据和采集土壤湿度数据；

数据处理模块，与所述数据采集模块连接，用于对所述病虫害数据和所述土壤湿度数据进行分析处理，得到病虫害分析结果和土壤湿度分析结果；

预警模块，与所述数据处理模块连接，用于根据所述病虫害分析结果和所述土壤湿度分析结果进行预警；

叶部长势检测模块，与所述数据采集模块连接，用于根据所述病虫害数据对被检测植物进行叶部长势检测，得到被检测植物的叶部长势检测结果；

异常长势预警模块，与所述叶部长势检测模块连接，用于判断所述被检测植物的叶部长势检测结果是否异常，若所述被检测植物的叶部长势检测结果异常，发出异常长势预警信号；

所述叶部长势检测模块执行包括如下操作：

获取病虫害数据；

所述病虫害数据包括植物叶部图像、植物根部图像、植物颈部图像；

将所述植物叶部图像分割为多个叶部子区域图像；

筛选各个所述叶部子区域图像中的所有叶片子图像构建叶片子图像集合；

建立所述叶片子图像集合中各个所述叶片子图像的扫描序号列表；

根据所述扫描序号列表中各个所述叶片子图像的序号依次检测所述叶片子图像集合的各个叶片子图像中的叶片HSV值是否符合预设叶片HSV值范围；

将所述叶片子图像中的叶片HSV值不符合预设叶片HSV值范围的叶片子图像进行枯黄标记；

将所述叶片子图像中的叶片HSV值符合预设叶片HSV值范围的叶片子图像进行绿叶标记；

获取存在枯黄标记的叶片子图像的第一数量；

获取存在绿叶标记的叶片子图像的第二数量；

根据所述第一数量、所述第二数量和预设权重值计算得到被检测植物的第一生长值；

根据所述病虫害数据确定被检测植物的植物种类；

通过预设第四获取路径获取当前日期，根据所述当前日期和所述被检测植物的植物种类确定被检测植物当前的生长阶段；

通过预设第五获取路径获取第二生长数据，所述第二生长数据包括：若干与所述被检测植物的植物种类相同的植物的生长阶段处于所述被检测植物当前的生长阶段的第二植物叶部图像；

对所述第二生长数据中的第二植物叶部图像进行图像分割，得到若干第二叶部子区域图像；

筛选各个所述第二叶部子区域图像中的所有第二叶片子图像构建第二叶片子图像集合；

建立所述第二叶片子图像集合中各个所述第二叶片子图像的第二扫描序号列表；

根据所述第二扫描序号列表中各个所述第二叶片子图像的序号依次检测所述第二叶片子图像集合的各个第二叶片子图像中的叶片HSV值是否符合预设叶片HSV值范围；

将所述第二叶片子图像中的叶片HSV值不符合预设叶片HSV值范围的第二叶片子图像进行枯黄标记；

将所述第二叶片子图像中的叶片HSV值符合预设叶片HSV值范围的第二叶片子图像进行绿叶标记

获取存在枯黄标记的第二叶片子图像的第三数量；

获取存在绿叶标记的第二叶片子图像的第四数量；

根据所述第三数量、所述第四数量和预设第二权重值计算得到被检测植物的第二生长值；

根据所述第一生长值和所述第二生长值得到叶部长势检测结果；

其中，若所述第一生长值大于等于所述第二生长值，所述叶部长势检测结果正常；

若所述第一生长值小于所述第二生长值，所述叶部长势检测结果异常；

其中，所述建立所述叶片子图像集合中各个所述叶片子图像的扫描序号列表具体包括如下步骤：

步骤1、构建序号列表，所述序号列表用于存储所述叶片子图像集合中各个所述叶片子图像的序号；

步骤2、将所述叶片子图像集合中的叶片子图像标记为P_i，其中i的取值范围为[1,m]，m为所述叶片子图像集合中叶片子图像的数量，将所述叶片子图像集合中叶片子图像的像素点标记为S_i,j，其中j的取值范围为[1，n]，n为所述叶片子图像集合中叶片子图像的像素点的数量，为所述叶片子图像集合中各个所述叶片子图像P_i对应设置一个计数器Q_i，所述计数器Q_i的初始值为0；

步骤3、获取所述叶片子图像集合中任一叶片子图像的像素点S_i,j的坐标(x,y)，若i≤m且j≤n，以坐标(x,y)为中心，构建边长为2的第一像素正方形，分别计算所述第一像素正方形内各像素点的HSV值；

步骤4、获取叶片子图像P_i上所有像素点的平均HSV值H_i，若所述第一像素正方形内各像素点的HSV值均小于等于所述平均HSV值H₁，执行步骤4.1至步骤4.3，若第二像素正方形内各像素点的HSV值中存在任一HSV值大于所述平均HSV值H_1，执行步骤5；

步骤4.1、以坐标(x,y)为中心，构建边长为G的第二像素正方形，在所述第二像素正方形内任意选择三个像素点，将所述三个像素点分别标记为G₁、G₂、G₃，其中，所述三个像素点不同时处于同一条直线上，所述G为变量且初始值为2；

步骤4.2、以像素点G₁的坐标为中心，构建边长为2的第三像素正方形，分别计算所述第三像素正方形内各像素点的HSV值，获取第三像素正方形内各像素点的HSV值中的最小值HSV_G1；以像素点G₂的坐标为中心，构建边长为2的第四像素正方形，分别计算所述第四像素正方形内各像素点的HSV值，获取第四像素正方形内各像素点的HSV值中的最小值HSV_G2；以像素点G₃的坐标为中心，构建边长为2的第五像素正方形，分别计算所述第五像素正方形内各像素点的HSV值，获取第五像素正方形内各像素点的HSV值中的最小值HSV_G3；

步骤4.3、获取第三像素正方形内各像素点的HSV值、第四像素正方形内各像素点的HSV值和第五像素正方形内各像素点的HSV值中的最小值HSV_G4，若HSV_G4＜(HSV_G1+HSV_G2+HSV_G3)/3，将当前扫描的中心的像素点的坐标从(x,y)跳转至HSV_G4所对应的像素点坐标，并将所述坐标对应的像素点的序号设置为j并执行步骤3；若HSV_G4＞(HSV_G1+HSV_G2+HSV_G3)/3，令变量G的值增加1，并执行步骤4.2；

步骤5、若j≤i，令所述计数器Q_i的值增加1并令j的值增加1后执行步骤3；若j＞i且i≤m，令i增加1后执行步骤3；若j＞i且i＞m，执行步骤6；

步骤6、根据各个所述计数器Q_i的数值的大小的按照从大到小的顺序排列将Q_i的对应下标i以此保存至所述序号列表中形成扫描序号列表；

其中，像素点的HSV值取像素的HSV三分量的加权平均值。