一种植保无人机精准喷施控制方法

    公开(公告)号:CN109241837B

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN201810845840.6

    申请日:2018-07-27

    Abstract: 本发明涉及植保喷施领域,尤其涉及一种植保无人机精准喷施控制方法,所述无人机上设有机器视觉摄像装置及红外热成像摄像装置,包括将药剂进行调温处理,再根据规划的喷施作业路线及设定的喷施角度将调温处理的药剂喷施于喷施目标上,喷施目标上的施药区域与未施药区域将形成温差,喷施时,分别用机器视觉摄像装置和红外热成像摄像装置采集喷施目标的可见光图像和红外图像,图像处理后,分别得到喷施目标总面积St和施药区域总面积Sc,对比St、Sc以获取未施药区域及未施药区域面积,根据未施药区域及未施药区域面积重新调整喷施装置的喷施角度或无人机的飞行路线,补偿喷施偏差。该喷施控制方法能实现对喷施效果的在线多次实时检测,从而实现精准喷施。

    一种检测植保无人机对果树喷施效果的方法

    公开(公告)号:CN109059869B

    公开(公告)日:2020-07-21

    申请号:CN201810847304.X

    申请日:2018-07-27

    Abstract: 本发明涉及植保喷施检测领域,尤其涉及一种检测植保无人机对果树喷施效果的方法,所述无人机上设有机器视觉摄像装置及三维激光扫描仪,包括对药剂进行调色处理,使喷施目标的喷药区域与未喷药区域形成色差,再使用三维激光扫描仪扫描并建立整个待喷药目标树冠的三维模型,使用机器视觉摄像装置采集喷施目标的可见光图像,再根据药剂喷施在待喷药目标上产生的色差获取喷药区域,再对可见光图像和待喷药目标树冠的三维模型进行配准和融合,对融合后的图像进行处理,分别计算出待喷药目标和喷药区域的面积,从而获得喷施占比。该方法可实现实时检测,具有检测速度快、对环境依赖性小等特点。

    一种基于特征波长的高光谱柑橘叶片病害识别方法

    公开(公告)号:CN110763698A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910965757.7

    申请日:2019-10-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征波长的高光谱柑橘叶片病害识别方法,该方法利用高光谱技术基于波段运算挑选出特征波长而实现柑橘叶片多种病害判别检测,通过建立病害种类判别模型,只需获取待检测样本的高光谱图像进行预处理,提取其相应的特征波长下的反射率数据模型中,即可得到病害类型的检测结果,能实现对柑橘叶片病害种类无损、快速、准确的鉴定。且利用波段运算结果与标记值的相关系数选择特征波长,计算简单,挑选特征波长的判别效果好。将待检测样品高光谱数据预处理后,每个像素的光谱值带入模型,即可通过颜色可视化显示病害种类与分布,更加直观。

    一种无人机租赁系统及方法

    公开(公告)号:CN108921650A

    公开(公告)日:2018-11-30

    申请号:CN201810609284.2

    申请日:2018-06-13

    Abstract: 本发明涉及一种无人机租赁系统及方法,其中系统包括数据存储单元、无人机分选单元、订单生成单元;无人机分选单元用于获取承租者输入的承租者ID、承租用途信息,从数据存储单元中获取承租者ID对应的承租资质信息,从数据存储单元中获取出租资质信息、出租用途信息分别与承租资质信息、承租用途信息相匹配的无人机ID和对应的租赁时间;订单生成单元用于根据承租者选择的无人机ID、租赁时间生成无人机租赁订单。本发明可以为承租者提供与承租者的无人机驾驶资质相匹配的无人机租赁服务。

    一种减小雾滴漂移的分布式植保无人机喷施系统

    公开(公告)号:CN108812591B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN201810332413.8

    申请日:2018-04-13

    Abstract: 本发明公开了一种减小雾滴漂移的分布式植保无人机喷施系统,包括网络监控终端、算法控制器、机载环境监测装置、地面环境监测装置、压力调整装置、角度调整装置和喷头输出装置,所述地面环境监测装置和机载环境监测装置分别对近地面进行大范围和小范围风速、风向监测,得到对应的风速、风向和风速变化率数据,并将对应数据传输至网络监控终端,由网络监控终端统一设定大致的无人机群系统协同工作的压力、角度参数,参数传输给算法控制器,通过算法控制器运算后将得到的详细调整数据分别传输并由压力调整装置和角度调整装置调整作业的压力和角度,使喷头输出装置按照所需的作业压力和作业角度工作,实现减小雾滴漂移、精准施药、提高农药利用率。

    一种基于全卷积神经网络的香蕉枯萎病遥感快速检测方法

    公开(公告)号:CN112580610A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202110109383.6

    申请日:2021-01-27

    Abstract: 一种基于全卷积神经网络的香蕉枯萎病遥感快速检测方法,包括对遥感区域进行路径规划,让无人机按照设定的路径规划飞行拍摄,获取遥感区域的遥感图像;将获得的遥感图像输入到神经网络进行病害判别,判别后返还出检测图像结果,将检测出的疑似患病区域在图像上标注显示,并返还拍摄该遥感图像时的GPS经纬度坐标位置;根据返还的GPS经纬度坐标位置,种植人员实地对疑似患病区域进行重点检测,直至所有疑似区域全部检测完毕;本发明检测效率高,不需要大量的人力劳动,能够对大面积的蕉园进行枯萎病的快速检测,并把异常区域信息返还给种植人员,种植人工再对返还的异常区域进行重点检测,以此做到早发现、早治疗的目的,避免了枯萎病的大面积爆发。

    虫害图像识别方法、虫害监控方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN110516712A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910707649.X

    申请日:2019-08-01

    Abstract: 本发明公开了一种虫害图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质,在获取待识别虫害图像之后,将所述待识别虫害图像输入到预设的种类识别模型中进行识别,得到所述待识别虫害图像的种类信息;根据所述种类信息对所述待识别虫害图像进行图像划分,得到分类图像和每一所述分类图像的种类信息;将每一所述分类图像输入到所述种类信息对应的虫龄识别模型中,得到虫龄信息。通过多个不同的模型对待识别虫害图像进行多层次的识别和图像分割,得到虫害相关的信息,保证了更加精准和有效地识别,为后续地虫情预测和防治提供了有效的支持。另外地,本发明还公开了一种虫害监控方法、装置、计算机设备及存储介质。

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