[发明专利]一种巡检设备及巡检方法在审
申请号: | 202111547864.1 | 申请日: | 2021-12-16 |
公开(公告)号: | CN114266969A | 公开(公告)日: | 2022-04-01 |
发明(设计)人: | 肖坤;李麟;杨洲;钟仁福 | 申请(专利权)人: | 江西裕丰智能农业科技有限公司 |
主分类号: | G06V20/10 | 分类号: | G06V20/10;G06V20/68;G06T7/60;G06N3/04;G06Q50/02 |
代理公司: | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人: | 桑耀 |
地址: | 341000 江西省赣州市赣州经*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 巡检 设备 方法 | ||
本发明公开了一种巡检设备及巡检方法,涉及农作物巡检技术领域,巡检设备运行在农业用地区域内的轨道上,包括双目摄像模组、图像处理模组以及无线传输模组,双目摄像模组包括第一摄像头和第二摄像头;图像处理模组与双目摄像模组连接,用于对所述第一图像与第二图像进行处理;无线传输模组与图像处理模组连接,用于将所述农作物的生长状况信息传输至云端。本发明通过设置可定期定时对农作物进行巡检的巡检设备并在巡检设备上设置双目摄像模组,使得双目摄像模组的两个摄像头可一边移动一边分别对每一株农作物进行拍照,拍照得到的图片通过处理模组进行处理后并将农作物生长信息传输至远端进行管理分析,实现对农作物自动定期高精准巡检。
技术领域
本发明涉及农作物巡检技术领域,具体涉及一种巡检设备及巡检方法。
背景技术
随着科学技术的发展,现代农业正在朝着更加规模化的方向发展。在小规模农作物种植中,对农作物的巡检一般是管理者亲自到农作物种植区域通过肉眼观察作物生长情况信息并同时通过种植经验判断农作物的生长状况并迅速采取相应的有效措施。
然而,对于大规模种植的农作物来说,对其进行巡检一般依赖于人工巡检或无人机巡检。当采用人工巡检时,巡检人员只能携带轻便的设备抽样对农作物进行巡检并记录相关情况,这种巡检方式的缺点是巡检覆盖率低,巡检一次耗时长,特别是农作物种植在丘陵地带,由于种植区域地形的复杂,增加了人工巡检的难度和工作量。
而采用无人机进行巡检具体是通过摄像机从上往下进行拍摄,但这种巡检方式只能从一个维度对农作物进行巡检,使得巡检不够精细,而且不能对农作物进行全方位的巡检。
以上两种对农作物的巡检方式都很难全面实时掌握农作物的生长状况。
发明内容
为解决现有技术问题,本发明提供了一种巡检设备,所述巡检设备运行在农业用地区域内的轨道上,该轨道为沿着所述农业用地区域内的农作物种植位置部署的单轨道;包括:
双目摄像模组,包括:
第一摄像头,用于采集所述农作物的第一图像;
第二摄像头,用于采集所述农作物的第二图像;
图像处理模组,与所述双目摄像模组连接,用于对所述第一图像与第二图像进行处理,得到所述农作物的目标特征的实际尺寸和所述农作物的非目标特征的生长信息;根据所述农作物的目标特征的实际尺寸和所述农作物的非目标特征的生长信息,确定所述农作物的生长状况信息;
无线传输模组,与所述图像处理模组连接,用于将所述农作物的生长状况信息传输至云端。
优选的,所述图像处理模组还包括:测距模组;
所述测距模组包括:
目标确定单元,用于分别确定同时出现在所述第一图像以及所述第二图像中的农作物的目标特征,检测所述目标特征的成像尺寸:
深度计算单元,与所述目标确定单元连接,用于通过所述目标特征的成像尺寸计算出所述目标特征的深度;根据所述目标特征的深度,确定所述目标特征的实际尺寸。
优选的,所述图像处理模组还包括:图像拼接模组,用于将所述第一图像信息与所述第二图像进行进行拼接,得到拼接图像;所述拼接图像的图像信息通过图像处理模组的卷积神经网络来卷积提取拼接图像中的农作物的非目标特征得到非目标特征图,再通过迁移学习的方法训练调整全连接层、Softmax分类器、边框回归的网络参数并输出非目标特征的检测结果得出所述农作物的非目标特征的生长信息。
优选的,所述双目摄像模组,还用于检测所述巡检设备的运行轨道轨迹信息;
所述巡检设备还包括:
控制模组,与所述双目摄像模组连接,用于以下至少之一:
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