一种园林病虫害的检测方法及装置与流程
本发明涉及病虫害检测，特别是涉及一种园林病虫害的检测方法、一种园林病虫害的检测装置。
背景技术：
1、园林病虫害的检测方法主要包括感官检测和仪器检测。感官检测是一种传统的方法，通过人的视觉、听觉、嗅觉和触觉来检测病虫害。而仪器检测则是利用光学、电学、化学等原理，通过现代仪器设备来检测病虫害。具体的检测方法会根据病虫害的类型和环境条件而变化。病虫害检测的意义在于及时发现病虫害，以便采取相应的防治措施，这样可以避免病虫害的进一步扩散，降低损失，同时也有助于保护生态环境，减少化学农药的使用，实现生态平衡。通过定期检测，可以保持园林植物的健康，提高观赏价值，并为市民提供健康的生态环境。
2、然而，通过人工或仪器进行检测时，需要人工对于园林中的每一棵树木进行观察或分析，造成人工劳动量过大，不仅检测效率低下，而且容易造成误判。现有的一些园林管理采用图像识别的方法对园林树木进行检测，然而，由于在检测时缺乏对园林树木的全面拍照，导致容易出现漏检，或由于拍照过于细致导致图像处理量过大，导致最终检测的精度和效率都难以达到预期效果。而且，虽然现有的图像识别技术已经较为成熟，但是针对不同类别的树木进行病虫害检测时，仍存在识别精度低、效率低的问题，图像识别仍存在误差，不能完全作为病虫害检测的唯一标准。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对现有的园林管理中，由于图像识别病虫害存在精度低、效率低，以及人工检测病虫害工作量大、容易误判，导致病虫害检测精度低、效率低的问题，提出一种园林病虫害的检测方法及装置。
2、本发明通过以下技术方案实现：一种园林病虫害的检测方法包括如下步骤：
3、s1：规划检测路径。具体方法如下：
4、s11：构建基于地形及树木位置的三维地图。
5、s12：对每棵树木设置三个采样点，构建依次经过每个采样点的初始移动路径。
6、s13：根据检测设备的特征数据，对初始移动路径进行更新，使检测设备经过全部采样点的时间最短，进而得到最佳移动路径。
7、s2：检测设备按移动路径行驶，在达到每个采样点时，判断树木是否存在病虫害，若存在病虫害，则记录并取样。其中，判断树木是否存在病虫害的方法具体如下：
8、s21：检测设备达到采样点，对树木进行拍照，得到树木图像。
9、s22：对树木图像进行初步识别，判断树木是否存在病虫害，是则识别病虫害位置，否则移动至下一采样点。
10、s23：对于初步识别存在病虫害的树木，对病虫害位置进行清洗并拍照，得到病虫害图像。
11、s24：对病虫害图像进行识别验证，判断树木是否存在病虫害，是则记录并取样，否则移动至下一采样点。
12、s25：判断是否完成所有采样点识别，是则结束并将采集的样本运输至人工检测点，否则返回步骤s21。
13、上述检测方法充分考虑检测设备自身性能，结合实际地形，生成能够获取每棵树木图像的移动路径，并在每个采样点设置最高速度，使检测设备低速通过采样点，从而降低对拍照设备的性能需求，拍摄出清晰、稳定的树木图像，从而提高病虫害检测的效率及精度，同时，检测设备通过采样点往往需要转向，低速经过采样点可以提高检测设备行驶的稳定性及安全性。
14、进一步地，在步骤s12中，假设某树木坐标为xi（xi，yi，zi），且检测设备由上一树木的第三采样点向该树木的三个采样点移动，则该树木的第一采样点设置为：xi1（xi+rcosθ1，yi+rcosθ2，zi+rcosθ3）。其他两个采样点设置为：xi2=（xi+rcos（θ1+2π/3），yi+rcos（θ2+2π/3），zi+rcos（θ3+2π/3））、xi3=（xi+rcos（θ1-2π/3），yi+rcos（θ2-2π/3），zi+rcos（θ3-2π/3））或xi2=（xi+rcos（θ1-2π/3），yi+rcos（θ2-2π/3），zi+rcos（θ3-2π/3））、xi3=（xi+rcos（θ1+2π/3），yi+rcos（θ2+2π/3），zi+rcos（θ3+2π/3））。
15、其中，r为预设的拍照距离，也即每棵树木与对应的采样点的间距，θ1、θ2、θ3分别为上一树木的第三采样点与当前树木所在直线与x轴、y轴、z轴的夹角。
16、进一步地，在步骤s13中，最佳移动路径的生成方法如下：
17、s131：采用纯曲线路径或直曲结合路径对初始移动路径进行更新。
18、其中，纯曲线路径总长度的计算公式如下：
19、；
20、式中，n为采样点数量，i=1，2，…，n，y’=f’（x）为对应曲线的导数，pi、pi+1分别为第i段曲线的两个端点。
21、检测设备经过全部纯曲线路径的时间为：
22、；
23、式中，vmaxi为检测设备在第i段曲线中的最大速度，且vmaxi≤vmax，di为检测设备在第i段曲线中匀速行驶的路径长度，si为第i段曲线的长度，v0为初始速度，ac为加速度，ad为减速加速度。
24、直曲结合路径总长度的计算公式如下：
25、；
26、式中，dli为直曲结合路径中线段部分的长度，pi1、pi2为直曲结合路径中曲线部分的两端点。
27、检测设备经过直曲结合路径的时间为：
28、；
29、式中，al为直线段加速度，vi+1为第i段曲线的终点速度。
30、s132：选择纯曲线路径与直曲结合路径中的最优路线，即求解最短通过时间t，公式表达为：
31、；
32、式中，min（）为求最小值，tcmin为纯曲线路径的最短通过时间，tlmin为直曲结合路径的最短通过时间。
33、进一步地，在步骤s22中，初步识别的方法包括如下步骤：
34、s221：构建基础alexnet卷积神经网络模型。
35、s222：通过添加归一化算法，替换激活函数及采用随机丢弃技术对alexnet卷积神经网络进行改进。
36、s223：采集病虫害图像集，并将图像集划分为训练集与测试集，对alexnet卷积神经网络模型进行训练，保留满足测试精度的模型参数。
37、s224：将拍摄的树木图像分割为m*n个小图像，并分别将小图像输入alexnet卷积神经网络模型中，输出检测结果。
38、本发明还提供一种园林病虫害的检测装置，包括移动模块、摄像模块、路径规划模块、识别模块、清洗模块和取样模块。
39、移动模块用于驱动检测装置整体移动。摄像模块用于采集树木图像。路径规划模块用于生成待测园林的模拟地图，根据园林内树木分布生成移动路径。识别模块采用alexnet卷积神经网络模型，用于判断每棵树木是否存在病虫害。清洗模块用于对树木的病虫害位置进行清洗。取样模块用于对存在病虫害的树木进行取样。
40、相较于现有技术，本发明具有如下有益效果：
41、本发明充分考虑检测设备自身性能，结合实际地形，生成能够获取每棵树木图像的移动路径，并在每个采样点设置最高速度，使检测设备低速通过采样点，从而降低对拍照设备的性能需求，拍摄出清晰、稳定的树木图像，从而提高病虫害检测的效率及精度，同时，检测设备通过采样点往往需要转向，低速经过采样点可以提高检测设备行驶的稳定性及安全性。
42、本发明采用改进的卷积神经网络模型对病虫害目标进行识别，相较于传统的卷积神经网络模型，识别准确性更高，更具可靠性。在检测过程中，通过对树木图像进行初步识别，并对病虫害位置进行清洗后，再次识别验证，有效地消除因环境问题造成的识别误差，实现简单快速地提高识别精度。
技术特征：
1.一种园林病虫害的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种园林病虫害的检测方法，其特征在于，在步骤s12中，假设某树木坐标为xi（xi，yi，zi），且检测设备由上一树木的第三采样点向该树木的三个采样点移动，则该树木的第一采样点设置为：xi1（xi+rcosθ1，yi+rcosθ2，zi+rcosθ3）；其他两个采样点设置为：xi2=（xi+rcos（θ1+2π/3），yi+rcos（θ2+2π/3），zi+rcos（θ3+2π/3））、xi3=（xi+rcos（θ1-2π/3），yi+rcos（θ2-2π/3），zi+rcos（θ3-2π/3））或xi2=（xi+rcos（θ1-2π/3），yi+rcos（θ2-2π/3），zi+rcos（θ3-2π/3））、xi3=（xi+rcos（θ1+2π/3），yi+rcos（θ2+2π/3），zi+rcos（θ3+2π/3））；
3.根据权利要求2所述的一种园林病虫害的检测方法，其特征在于，在步骤s13中，最佳移动路径的生成方法如下：
4.根据权利要求2所述的一种园林病虫害的检测方法，其特征在于，在步骤s22中，初步识别的方法包括如下步骤：
5.一种园林病虫害的检测装置，其应用于如权利要求1至4中任意一项所述的一种园林病虫害的检测方法，其特征在于，所述检测装置包括：
技术总结
本发明涉及病虫害检测技术领域，具体为一种园林病虫害的检测方法及装置。检测方法包括如下步骤：S1：规划检测路径：S11：构建基于地形及树木位置的三维地图；S12：对每棵树木设置三个采样点，构建依次经过每个采样点的初始移动路径；S13：根据检测设备的特征数据，对初始移动路径进行更新，使检测设备经过全部采样点的时间最短，进而得到最佳移动路径；S2：检测设备按移动路径行驶，在达到每个采样点时，判断树木是否存在病虫害，若存在病虫害，则记录并取样。本发明充分考虑检测设备自身性能，结合实际地形，生成能够获取每棵树木图像的移动路径，不仅提高了病虫害检测的效率及精度，还可以提高检测设备行驶的稳定性及安全性。
技术研发人员：周奕成,章俊,韩超翔,上官茜
受保护的技术使用者：江苏恒诺农业科技发展有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/6/2
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