多参数实时采集分辨平台及方法

技术领域

本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种多参数实时采集分辨平台及方法。

背景技术

信号处理是电信的基础理论与技术。它的数学理论有方程论、函数论、数论、随机过程论、最小二乘方法以及最优化理论等，它的技术支柱是电路分析、合成以及电子计算机技术。信号处理与当代模式识别、人工智能、神经网计算以及多媒体信息处理等有着密切的关系，它把基础理论与工程应用紧密联系起来。因此信号处理是一门既有复杂数理分析背景，又有广阔实用工程前景的学科。信号处理是以数字信号处理为中心而发展的。这是因为信号普遍可以用数字化形式来表示，而数字化的信号可以在电子计算机上通过软件来实现计算或处理，这样，无论多么复杂的运算，只要数学上能够分析、可以得到最优的求解，就都可以在电子计算机上模拟完成。如果计算速度适当快，还可以用超大规模的专用数字信号处理心片来实时完成。因此，数字信号处理技术成为信息技术发展中最富有活力的学科之一。

现有技术中缺乏对树林生长区域的长期的多参数的检测机制，一方面在于参数众多且如果将所有参数都不停上报，会影响后台处理的速度和效率，另一方面也缺乏智能化的检测机制对例如虫体存在数量进行可靠判断，从而导致后续除虫处理缺乏有效的参考数据。

发明内容

为了解决现有技术中的技术问题，本发明提供了一种多参数实时采集分辨平台，能够仅将异常状态的参数进行上报以减少后台处理的负荷，尤为关键的是，基于残缺叶体占据所有叶体的视觉化分析结果判断树林生长区域的虫体存在数量，进而确定相应的虫体天敌投放数量，从而为树林生长区域提供智能化服务。

相比较于现有技术，本发明具备以下两处关键的发明点：

(1)采用设置在树林生长区域的中央位置的气压、温度、湿度以及视觉采集器件执行现场多参数的数据采集，并将异常状态的参数无线发送给云端服务机构进行记录和报警；

(2)基于树林生长区域的中央位置对树林生长区域的残缺叶体占据全部叶体的数量百分比的辨识结果确定当前需要释放到树林生长区域执行虫体处理的虫体天敌数量。

根据本发明的一方面，提供了一种多参数实时采集分辨平台，所述平台包括：

中央支撑杆体，设置在树林生长区域的中央位置且保持垂直竖立状态，用于为各种采集器件提供载物基座；

气压辨识机构，设置在所述中央支撑杆体上，用于检测树林生长区域的中央位置的气压以作为实时辨识气压输出。

更具体地，在所述多参数实时采集分辨平台中，所述平台还包括：

温度采集机构，设置在所述中央支撑杆体上，用于检测树林生长区域的中央位置的温度以作为实时采集温度输出。

更具体地，在所述多参数实时采集分辨平台中，所述平台还包括：

湿度测量机构，设置在所述中央支撑杆体上，用于检测树林生长区域的中央位置的湿度以作为实时测量湿度输出。

更具体地，在所述多参数实时采集分辨平台中，所述平台还包括：

数据通信器件，分别与所述气压辨识机构、所述温度采集机构以及所述湿度测量机构连接，用于将所述实时辨识气压、所述实时采集温度以及所述实时测量湿度在异常状态下的数值无线发送给网络端的云存储服务器；

画面感应器件，设置在所述中央支撑杆体的顶端，用于面对所述树林生长区域执行画面感应动作，以获得对应的生长区域画面；

树叶解析机构，与所述画面感应器件连接，用于在所述生长区域画面中搜索与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的内容相似度超限的每一个子画面以作为参考子画面输出；

残缺辨识机构，与所述树叶解析机构连接，用于对每一个参考子画面执行残缺度判断，并将残缺度超限的参考子画面作为残缺子画面，将残缺度未超限的参考子画面作为完整子画面；

数目转换机构，与所述残缺辨识机构连接，用于基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量；

其中，基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量包括：确定的当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量与残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比单调正向关联；

其中，基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量包括：确定的当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量与所述树林生长区域的分布面积单调正向关联；

其中，基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量：所述虫体为啃食所述树林生长区域设定种植的树木类型对应树叶的虫体；

其中，对每一个参考子画面执行残缺度判断，并将残缺度超限的参考子画面作为残缺子画面，将残缺度未超限的参考子画面作为完整子画面包括：当参考子画面的边缘几何形状中不规则部分占据整个部分的比例大于设定比例阈值时，判断所述参考子画面为残缺度超限的参考子画面。

根据本发明的另一方面，还提供了一种多参数实时采集分辨方法，所述方法包括使用如上述的多参数实时采集分辨平台以采用设置在树林生长区域的中央位置的多参数采集器件完成对树林生长区域的多参数的实时检测、辨识和应对。

本发明的多参数实时采集分辨平台及方法结构紧凑、应用广泛。由于能够仅将异常状态的参数进行上报以减少后台处理的负荷，同时有效判断树林生长区域的虫体存在数量，进而确定相应的虫体天敌投放数量，从而为树林生长区域的树木生长创造条件。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为根据本发明实施方案示出的多参数实时采集分辨平台的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的多参数实时采集分辨平台及方法的实施方案进行详细说明。

树叶是树进行光合作用的部位。叶子可以有各种不同的形状、大小、颜色和质感。叶子可以聚成一簇，也可以遍地散落。叶子的边缘可以是光滑的，也可以是锯齿状。一片完整的树叶包括以下三个部分：叶片是平展的，交叉生长，有利于接受更多的阳光。叶柄支持这叶片，并把叶片和茎连接起来。托叶保护幼叶。有些植物没有托叶，有些植物的托叶很早就脱落。有些树木的叶子可用做农药。例如，银杏叶片含苯草酸、谷留醇，把它捣烂浸汁喷雾，可防治蚜虫、菜青虫、毒蛾、虫蝉等害虫；把银杏叶子晒干磨粉施入土中，可有效防治蛴螬、地老虎、金针虫等。桃树、侧柏、榆树的叶子也都可用做农药，浸汁喷雾或晒干磨粉施入土中，具有：药效高、成本低、不伤害害虫天敌、不污染环境的优点。

现有技术中缺乏对树林生长区域的长期的多参数的检测机制，一方面在于参数众多且如果将所有参数都不停上报，会影响后台处理的速度和效率，另一方面也缺乏智能化的检测机制对例如虫体存在数量进行可靠判断，从而导致后续除虫处理缺乏有效的参考数据。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种多参数实时采集分辨平台及方法，能够有效解决相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的多参数实时采集分辨平台的结构示意图，所述平台包括：

中央支撑杆体，设置在树林生长区域的中央位置且保持垂直竖立状态，用于为各种采集器件提供载物基座；

气压辨识机构，设置在所述中央支撑杆体上，用于检测树林生长区域的中央位置的气压以作为实时辨识气压输出。

接着，继续对本发明的多参数实时采集分辨平台的具体结构进行进一步的说明。

所述多参数实时采集分辨平台中还可以包括：

温度采集机构，设置在所述中央支撑杆体上，用于检测树林生长区域的中央位置的温度以作为实时采集温度输出。

所述多参数实时采集分辨平台中还可以包括：

湿度测量机构，设置在所述中央支撑杆体上，用于检测树林生长区域的中央位置的湿度以作为实时测量湿度输出。

所述多参数实时采集分辨平台中还可以包括：

数据通信器件，分别与所述气压辨识机构、所述温度采集机构以及所述湿度测量机构连接，用于将所述实时辨识气压、所述实时采集温度以及所述实时测量湿度在异常状态下的数值无线发送给网络端的云存储服务器；

画面感应器件，设置在所述中央支撑杆体的顶端，用于面对所述树林生长区域执行画面感应动作，以获得对应的生长区域画面；

树叶解析机构，与所述画面感应器件连接，用于在所述生长区域画面中搜索与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的内容相似度超限的每一个子画面以作为参考子画面输出；

残缺辨识机构，与所述树叶解析机构连接，用于对每一个参考子画面执行残缺度判断，并将残缺度超限的参考子画面作为残缺子画面，将残缺度未超限的参考子画面作为完整子画面；

数目转换机构，与所述残缺辨识机构连接，用于基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量；

其中，基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量包括：确定的当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量与残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比单调正向关联；

其中，基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量包括：确定的当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量与所述树林生长区域的分布面积单调正向关联；

其中，基于残缺子画面的总数占据参考子画面的总数的百分比以及所述树林生长区域的分布面积确定当前释放到所述树林生长区域的虫体天敌的数量：所述虫体为啃食所述树林生长区域设定种植的树木类型对应树叶的虫体；

其中，对每一个参考子画面执行残缺度判断，并将残缺度超限的参考子画面作为残缺子画面，将残缺度未超限的参考子画面作为完整子画面包括：当参考子画面的边缘几何形状中不规则部分占据整个部分的比例大于设定比例阈值时，判断所述参考子画面为残缺度超限的参考子画面。

所述多参数实时采集分辨平台中：

在所述生长区域画面中搜索与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的内容相似度超限的每一个子画面以作为参考子画面输出包括：在所述生长区域画面中某一子画面的边缘几何形状与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的边缘几何形状的相似百分比大于等于设定百分比阈值时，将所述子画面作为一个参考子画面输出。

所述多参数实时采集分辨平台中：

在所述生长区域画面中搜索与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的内容相似度超限的每一个子画面以作为参考子画面输出包括：在所述生长区域画面中某一子画面的边缘几何形状与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的边缘几何形状的相似百分比小于所述设定百分比阈值时，将所述子画面作为一个其他子画面输出。

所述多参数实时采集分辨平台中：

在所述生长区域画面中搜索与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的内容相似度超限的每一个子画面以作为参考子画面输出包括：所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的数量为多个。

所述多参数实时采集分辨平台中：

在所述生长区域画面中搜索与所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶图片的内容相似度超限的每一个子画面以作为参考子画面输出包括：多个标准树叶图片为对所述树林生长区域设定种植的树木类型对应的标准树叶在不同角度拍摄的只包括单片标准树叶的多个成像图片。

所述多参数实时采集分辨平台中：

将所述实时辨识气压、所述实时采集温度以及所述实时测量湿度在异常状态下的数值无线发送给网络端的云存储服务器包括：在所述实时辨识气压不在设定气压范围内时，将所述实时辨识气压无线发送给网络端的云存储服务器；

其中，将所述实时辨识气压、所述实时采集温度以及所述实时测量湿度在异常状态下的数值无线发送给网络端的云存储服务器包括：在所述实时采集温度不在设定温度范围内时，将所述实时采集温度无线发送给网络端的云存储服务器。

同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种多参数实时采集分辨方法，所述方法包括使用如上述的多参数实时采集分辨平台以采用设置在树林生长区域的中央位置的多参数采集器件完成对树林生长区域的多参数的实时检测、辨识和应对。

另外，在所述多参数实时采集分辨平台中，对每一个参考子画面执行残缺度判断，并将残缺度超限的参考子画面作为残缺子画面，将残缺度未超限的参考子画面作为完整子画面包括：当参考子画面的边缘几何形状中不规则部分占据整个部分的比例小于等于所述设定比例阈值时，判断所述参考子画面为残缺度未超限的参考子画面。

以及，在所述多参数实时采集分辨平台中，将所述实时辨识气压、所述实时采集温度以及所述实时测量湿度在异常状态下的数值无线发送给网络端的云存储服务器包括：在所述实时测量湿度不在设定湿度范围内时，将所述实时测量湿度无线发送给网络端的云存储服务器。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。