一种智能化检测的方法及系统与流程

1.本技术涉及农业自动化领域，尤其涉及一种智能化检测的方法及系统。


背景技术：

2.随着农业的不断发展，越来越多的地区开始种植一些营养价值高并且受到消费者关注的蔬菜。菠菜就是常见的经济类种植蔬菜。
3.菠菜在生长发育的过程中会出现许多种植问题。目前这些种植问题只能依靠种植户通过经验去解决。例如：浇水量过多或土壤过硬都会影响菠菜的生长。但是，人工观测菠菜的生长问题需要具备一定的经验，如果没有菠菜的种植经验，没有及时观测出菠菜的生长问题，则会影响菠菜的生长发育。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种智能化检测的方法及系统，用于根据菠菜生长问题及时生成菠菜生长预警。
5.本技术第一方面提供了一种智能化检测的方法，包括：
6.获取菠菜种植区域的菠菜种植图像；
7.对所述菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域；
8.获取所述黄色叶片区域的菠菜根系图像；
9.提取所述菠菜根系图像中的菠菜根系特征；
10.从数据库中获取菠菜新生根系图像，所述菠菜新生根系图像为菠菜根部长出新根系的图像；
11.提取所述菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征；
12.对比所述菠菜新生根系特征与所述菠菜根系特征，生成对比结果；
13.当根据所述对比结果确定所述菠菜根系图像不存在新生根系时，生成并向控制室发送菠菜生长预警。
14.可选地，在所述向所述控制室发送菠菜生长预警之后，所述方法还包括：
15.判断所述黄色叶片区域的土壤翻新程度是否低于预设翻新程度；
16.当所述土壤翻新程度低于预设翻新程度时，生成并向所述控制室发送所述黄色叶片区域的土壤翻新通知。
17.可选地，在所述判断所述黄色叶片区域的土壤翻新程度是否低于预设翻新程度之后，所述方法还包括：
18.当所述土壤翻新程度不低于预设翻新程度时，检测所述黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度；
19.当所述土壤灌溉程度高于预设灌溉程度时，生成并向所述控制室发送所述黄色叶片区域的降低灌溉频率通知。
20.可选地，所述检测所述黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度包
括：
21.获取所述黄色叶片区域的土壤含水量数据；
22.根据所述土壤含水量数据确定所述黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度。
23.可选地，所述对所述菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域包括：
24.对所述菠菜种植图像进行颜色深化处理；
25.对颜色深化处理后的菠菜种植图像进行颜色划分。
26.本技术第二方面提供了一种智能化检测的系统，包括：
27.第一获取单元，用于获取菠菜种植区域的菠菜种植图像；
28.确定单元，用于对所述菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域；
29.第二获取单元，用于获取所述黄色叶片区域的菠菜根系图像；
30.第一提取单元，用于提取所述菠菜根系图像中的菠菜根系特征；
31.第三获取单元，用于从数据库中获取菠菜新生根系图像，所述菠菜新生根系图像为菠菜根部长出新根系的图像；
32.第二提取单元，用于提取所述菠菜新生根系图像中的新生根系特征；
33.对比单元，用于对比所述新生根系特征与所述菠菜根系特征，生成对比结果；
34.第一处理单元，用于当根据所述对比结果确定所述菠菜根系图像不存在新生根系时，生成并向控制室发送菠菜生长预警。
35.可选地，所述系统还包括：
36.判断单元，用于判断所述黄色叶片区域的土壤翻新程度是否低于预设翻新程度；
37.第二处理单元，用于当所述土壤翻新程度低于预设翻新程度时，生成并向所述控制室发送所述黄色叶片区域的土壤翻新通知。
38.可选地，所述系统还包括：
39.检测单元，用于当所述土壤翻新程度不低于预设翻新程度时，检测所述黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度；
40.第三处理单元，用于当所述土壤灌溉程度高于预设灌溉程度时，生成并向所述控制室发送所述黄色叶片区域的降低灌溉频率通知。
41.可选地，所述检测单元具体用于：
42.获取所述黄色叶片区域的土壤含水量数据；
43.根据所述土壤含水量数据确定所述黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度。
44.可选地，所述确定单元具体用于：
45.对所述菠菜种植图像进行颜色深化处理；
46.对颜色深化处理后的菠菜种植图像进行颜色划分。
47.本技术第三方面提供了一种智能化检测的系统，所述系统包括：
48.处理器、存储器、输入输出单元以及总线；
49.所述处理器与所述存储器、所述输入输出单元以及所述总线相连；
50.所述存储器保存有程序，所述处理器调用所述程序以执行第一方面以及第一方面中任一项可选的一种智能化检测的方法。
51.本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上保存有程序，所述程序在计算机上执行时执行第一方面以及第一方面中任一项可选的一种智能化检测的方法。
52.从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：终端根据菠菜种植图像确定黄色叶片区域，并获取黄色叶片区域的菠菜根系图像，提取菠菜根系图像中的菠菜根系特征，从数据库中获取菠菜新生根系图像，并提取菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征，对比菠菜新生根系特征与菠菜根系特征，生成对比结果，当根据对比结果确定菠菜根系图像不存在新生根系时，确定菠菜未长出新生根系，表明黄色叶片区域的菠菜出现了生长问题，此时终端生成菠菜生长预警并向控制室发送该菠菜生长预警，以使得种植人员能够根据该菠菜生长预警及时处理菠菜的生长问题。通过上述方法，由终端及时预警菠菜的生长问题，使得没有丰富菠菜种植经验的人员也可以根据菠菜生长预警及时发现并处理菠菜生长问题，提高了菠菜的产量，实现了菠菜种植的智能化。
附图说明
53.为了更清楚地说明本技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
54.图1为本技术提供的一种智能化检测的方法一个实施例流程示意图；
55.图2为本技术提供的一种智能化检测的方法另一个实施例流程示意图；
56.图3为本技术提供的一种智能化检测的系统一个实施例结构示意图；
57.图4为本技术提供的一种智能化检测的系统另一个实施例结构示意图；
58.图5为本技术提供的一种智能化检测的系统一个实施例结构示意图。
具体实施方式
59.本技术提供了一种智能化检测的方法及系统，用于根据菠菜生长问题及时生成菠菜生长预警。
60.需要说明的是，本技术提供的方法，可以应用于终端，还可以应用于服务器上，例如终端可以是智能手机或电脑、平板电脑、智能电视、智能手表、便携计算机终端也可以是台式计算机等固定终端。为方便阐述，本技术中以终端为执行主体进行举例说明。
61.请参阅图1，图1为本技术提供的一种智能化检测方法的一个实施例，该方法包括：
62.101、终端获取菠菜种植区域的菠菜种植图像；
63.在本实施例中，终端可以通过设置于菠菜种植区域附近的摄像头获取菠菜种植区域的菠菜种植图像，具体的，将菠菜种植区域划分为多个不同的片区，每个片区都安装有摄像头，通过多个摄像头获取菠菜种植区域不同片区的菠菜种植图像。终端还可以通过搭载高分辨率摄像头的无人区获取菠菜种植区域的菠菜种植图像。具体的，通过搭载高分辨率摄像头的无人机拍摄菠菜种植区域的菠菜种植图像，再由无人机将该菠菜种植图像通过无线通信发送至终端。在本实施例中，终端还可以通过其他方式获取菠菜种植区域的菠菜种植图像，具体此处不做限定。
64.102、终端对菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域；
65.在本实施例中，终端可以对菠菜种植图像进行颜色深化处理从而对菠菜种植图像进行颜色划分，终端还可通过对菠菜种植图像进行颜色遍历从而对菠菜种植图像进行颜色划分，具体的颜色划分过程将在下一个实施例中进行描述。
66.103、终端获取黄色叶片区域的菠菜根系图像；
67.在本实施例中，菠菜叶色发黄的原因有多种。例如菠菜会因为自身的新陈代谢长出新的根系而导致叶片发黄，菠菜还会因为种植土壤透气性差而导致叶片发黄，菠菜还有可能因为浇水量过大，导致菠菜根部缺少氧气生长不良因此导致叶片发黄。故而终端可以通过获取黄色叶片区域的菠菜根系图像判断菠菜是因为自身正常的生长而导致叶片发黄还是因为土壤和浇水量的问题导致叶片发黄。
68.104、终端提取菠菜根系图像中的菠菜根系特征；
69.在本实施例中，终端对菠菜根系图像进行特征分割，获取菠菜根系图像中的菠菜根系特征。例如菠菜根系图像中包含菠菜根系以及泥土，此时终端分别对菠菜根系以及泥土进行特征分割，再提取菠菜根系特征。
70.105、终端从数据库中获取菠菜新生根系图像，该菠菜新生根系图像为菠菜根部长出新根系的图像；
71.在本实施例中，数据库中存储了不同菠菜种植周期的菠菜新生根系图像集合，终端从数据库中获取与当前黄色叶片区域的菠菜的种植周期相同的菠菜新生根系图像。例如：黄色叶片区域的菠菜种植周期为春菠菜，则终端从数据库中获取春菠菜的菠菜新生根系图像，该菠菜新生根系图像为在春季种植且正常生长发育的菠菜根部长出新根系的图像。
72.106、终端提取菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征；
73.在本实施例中，终端通过对菠菜新生根系图像进行图像分割进而提取菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征。例如菠菜新生根系图像中包含菠菜新生根系及泥土，此时终端分别对菠菜新生根系及泥土进行特征分割，再提取菠菜新生根系特征。
74.107、终端对比菠菜新生根系特征与菠菜根系特征，生成对比结果；
75.在本实施例中，终端对比菠菜新生根系特征与菠菜根系特征，若菠菜根系特征与菠菜新生根系特征相同，此时终端生成的对比结果为菠菜根系图像存在新生根系，此时终端结束流程；若菠菜根系特征与菠菜新生根系特征不相同，此时终端生成的对比结果为菠菜根系图像不存在新生根系，此时终端执行步骤108。
76.108、当根据对比结果确定菠菜根系图像不存在新生根系时，终端生成并向控制室发送菠菜生长预警。
77.在本实施例中，若根据对比结果确定菠菜根系图像不存在新生根系，则此时菠菜叶片发黄的原因不是因为菠菜正常生长发育导致，而是由于菠菜本身生长出现了问题导致菠菜叶片发黄。此时终端生成菠菜生长预警并向控制室发送该菠菜生长预警，从而使得菠菜种植人员及时处理菠菜生长问题。
78.在本实施例中，终端根据菠菜种植图像确定黄色叶片区域，并获取黄色叶片区域的菠菜根系图像，提取菠菜根系图像中的菠菜根系特征，从数据库中获取菠菜新生根系图像，并提取菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征，对比菠菜新生根系特征与菠菜根系特征，生成对比结果，当根据对比结果确定菠菜根系图像不存在新生根系时，确定菠菜未长
出新生根系，表明黄色叶片区域的菠菜出现了生长问题，此时终端生成菠菜生长预警并向控制室发送该菠菜生长预警，以使得种植人员能够根据该菠菜生长预警及时处理菠菜的生长问题。通过上述方法，由终端及时预警菠菜的生长问题，使得没有丰富菠菜种植经验的人员也可以根据菠菜生长预警及时发现并处理菠菜生长问题，提高了菠菜的产量，实现了菠菜种植的智能化。
79.请参阅图2，图2为本技术提供的一种智能化检测方法的另一个实施例，该方法包括：
80.201、终端获取菠菜种植区域的菠菜种植图像；
81.本实施例中的步骤201与前述实施例中的步骤101类似，具体此处不再赘述。
82.202、终端对菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域；
83.在本实施例中，终端对菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域包括：终端对菠菜种植图像进行颜色深化处理；终端对颜色深化处理后的菠菜种植图像进行颜色划分。具体的，终端获取菠菜种植图像每个像素点的rgb值，当某一个像素点的rgb值落在黄色颜色的像素范围内时，将该像素点的rgb值增强为标准黄色颜色对应的rgb值，然后再通过遍历颜色深化处理后的像素的rgb值对菠菜种植图像进行颜色划分。例如：黄色rgb值的范围为r(100,100,0)至r(255,255,0)，黄色rgb的标准值为r(255,255,0)，若种植图像有abcd四个像素，其中a像素的rgb值为(100,100,0)，b像素的rgb值为(255,255,0)，c像素的rgb值为(0,255,0)，d像素的rgb值为(0,255,0)，此时将a像素的rgb值增强至(255,255,0)，再遍历经过颜色深化处理后的菠菜种植图像，确定a像素和b像素对应的区域为黄色叶片区域。
84.在本实施例中，终端还可以通过对菠菜种植图像的每个像素颜色进行循环扫描，并将每个像素颜色与黄色比较，若像素颜色与黄色相同，则确定该像素对应的区域为黄色叶片区域。例如：目标颜色为黄色，黄色的rgb值的范围为r(100,100,0)至r(255,255,0)，若种植图像有abcd四个像素，其中a像素的rgb值为(255,255,0)，b像素的rgb值为(255,255,0)，c像素的rgb值为(0,255,0)，d像素的rgb值为(0,255,0)，此时确定a像素和b像素对应的区域为黄色叶片区域。
85.203、终端获取黄色叶片区域的菠菜根系图像；
86.204、终端从数据库中获取菠菜新生根系图像，该菠菜新生根系图像为菠菜根部长出新根系的图像；
87.205、终端提取菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征；
88.206、终端对比菠菜新生根系特征与菠菜根系特征，生成对比结果；
89.207、当根据该对比结果确定菠菜根系图像不存在新生根系时，终端生成并向控制室发送菠菜生长预警；
90.本实施例中的步骤203至207与前述实施例中的步骤103至107类似，具体此处不再赘述。
91.208、终端判断黄色叶片区域的土壤翻新程度是否低于预设翻新程度；
92.在本实施例中，终端获取黄色叶片区域的土壤图像，终端获取预设土壤翻新图像，终端匹配黄色叶片区域的土壤翻新图像与预设土壤翻新图像，当黄色叶片区域的土壤翻新图像与预设土壤翻新图像匹配率低于预设匹配率时，终端确定黄色叶片区域的土壤翻新程度低于预设翻新程度，此时终端执行步骤209；当黄色叶片区域的土壤翻新图像与预设土壤
翻新图像匹配率高于预设匹配率时，终端确定黄色叶片区域的土壤翻新程度高于预设翻新程度，此时终端执行步骤210。
93.209、当该土壤翻新程度低于预设翻新程度时，终端生成并向控制室发送黄色叶片区域的土壤翻新通知；
94.在本实施例中，当黄色叶片区域的土壤翻新程度低于预设翻新程度时，终端生成并向控制室发送黄色叶片区域的土壤翻新通知，以使得菠菜种植人员根据该土壤翻新通知及时翻新黄色叶片区域的土壤。
95.210、当该土壤翻新程度不低于预设翻新程度时，终端检测黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度；
96.在本实施例中，终端检测黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度包括：终端获取黄色叶片区域的土壤含水量数据；终端根据该土壤含水量数据确定黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度；若土壤含水量数据高于预设阈值，此时终端确定黄色叶片区域的土壤灌溉程度高于预设灌溉程度，终端执行步骤211。
97.211、当该土壤灌溉程度高于预设灌溉程度时，终端生成并向控制室发送黄色叶片区域的降低灌溉频率通知；
98.在本实施例中，当土壤灌溉程度高于预设灌溉程度时，终端生成黄色叶片区域的降低灌溉频率通知，并向控制室发送该降低灌溉频率通知，以使得种植人员根据该降低灌溉频率通知减少对黄色叶片区域的灌溉行为。
99.在本实施例中，当终端根据对比结果确定菠菜根系图像未产生新根系时，在终端生成并向控制室发送菠菜生长预警之后，终端检测黄色叶片区域的土壤翻新程度以及黄色叶片区域的土壤灌溉程度，若土壤翻新程度低于预设土壤翻新程度或土壤灌溉程度高于预设土壤灌溉程度，此时终端发出土壤翻新通知或降低灌溉频率通知，通过上述方法，不需要人工现场检查土壤翻新程度和土壤灌溉程度，节约了人工成本，提高了发现菠菜种植问题的效率。
100.请参阅图3，图3为本技术提供的一种智能化检测的系统一个实施例，该系统包括：
101.第一获取单元301，用于获取菠菜种植区域的菠菜种植图像；
102.确定单元302，用于对该菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域；
103.第二获取单元303，用于获取该黄色叶片区域的菠菜根系图像；
104.第一提取单元304，用于提取该菠菜根系图像中的菠菜根系特征；
105.第三获取单元305，用于从数据库中获取菠菜新生根系图像，该菠菜新生根系图像为菠菜根部长出新根系的图像；
106.第二提取单元306，用于提取该菠菜新生根系图像中的新生根系特征；
107.对比单元307，用于对比该新生根系特征与该菠菜根系特征，生成对比结果；
108.第一处理单元308，用于当根据该对比结果确定该菠菜根系图像不存在新生根系时，生成并向控制室发送菠菜生长预警。
109.在本实施例中，确定单元302根据菠菜种植图像确定黄色叶片区域，第二获取单元303获取黄色叶片区域的菠菜根系图像，第一提取单元304提取菠菜根系图像中的菠菜根系特征，第三获取单元305从数据库中获取菠菜新生根系图像，第二提取单元306提取菠菜新生根系图像中的菠菜新生根系特征，对比单元307对比菠菜新生根系特征与菠菜根系特征，
生成对比结果，当根据对比结果确定菠菜根系图像不存在新生根系时，确定菠菜未长出新生根系，表明黄色叶片区域的菠菜出现了生长问题，此时第一处理单元308生成菠菜生长预警并向控制室发送该菠菜生长预警，以使得种植人员能够根据该菠菜生长预警及时处理菠菜的生长问题。通过上述系统，由终端及时预警菠菜的生长问题，使得没有丰富菠菜种植经验的人员也可以根据菠菜生长预警及时发现并处理菠菜生长问题，提高了菠菜的产量，实现了菠菜种植的智能化。
110.下面对本技术提供的一种智能化检测的系统进行详细说明，请参阅图4，图4为本技术提供的一种智能化检测的系统另一个实施例，该系统包括：
111.第一获取单元401，用于获取菠菜种植区域的菠菜种植图像；
112.确定单元402，用于对该菠菜种植图像进行颜色划分，确定黄色叶片区域；
113.第二获取单元403，用于获取该黄色叶片区域的菠菜根系图像；
114.第一提取单元404，用于提取该菠菜根系图像中的菠菜根系特征；
115.第三获取单元405，用于从数据库中获取菠菜新生根系图像，该菠菜新生根系图像为菠菜根部长出新根系的图像；
116.第二提取单元406，用于提取该菠菜新生根系图像中的新生根系特征；
117.对比单元407，用于对比该新生根系特征与该菠菜根系特征，生成对比结果；
118.第一处理单元408，用于当根据该对比结果确定该菠菜根系图像不存在新生根系时，生成并向控制室发送菠菜生长预警。
119.可选地，该系统还包括：
120.判断单元409，用于判断该黄色叶片区域的土壤翻新程度是否低于预设翻新程度；
121.第二处理单元410，用于当该土壤翻新程度低于预设翻新程度时，生成并向该控制室发送该黄色叶片区域的土壤翻新通知。
122.可选地，该系统还包括：
123.检测单元411，用于当该土壤翻新程度不低于预设翻新程度时，检测该黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度；
124.第三处理单元412，用于当该土壤灌溉程度高于预设灌溉程度时，生成并向该控制室发送该黄色叶片区域的降低灌溉频率通知。
125.可选地，该检测单元411具体用于：
126.获取该黄色叶片区域的土壤含水量数据；
127.根据该土壤含水量数据确定该黄色叶片区域的土壤灌溉程度是否高于预设灌溉程度。
128.可选地，该确定单元402具体用于：
129.对该菠菜种植图像进行颜色深化处理；
130.对颜色深化处理后的菠菜种植图像进行颜色划分。
131.本实施例系统中，各单元的功能与前述图2所示方法实施例中的步骤对应，此处不再赘述。
132.本技术还提供了一种智能化检测的系统，请参阅图5，图5为本技术提供的一种智能化检测的系统一个实施例，该系统包括：
133.处理器501、存储器502、输入输出单元503、总线504；
134.处理器501与存储器502、输入输出单元503以及总线504相连；
135.存储器502保存有程序，处理器501调用程序以执行如上任一一种智能化检测的方法。
136.本技术还涉及一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上保存有程序，当程序在计算机上运行时，使得计算机执行如上任一一种智能化检测的方法。
137.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
138.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
139.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
140.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
141.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。