本發(fā)明涉及智慧管理，具體為一種基于立體感知的園林苗木智慧管理方法。

背景技術(shù)：

1、園林苗木管理涉及多個任務(wù)，包括苗木的灌溉、施肥和病害蟲防治等。隨著園林苗木管理需求的多樣化和智能化程度的不斷提升；傳統(tǒng)園林管理方法難以滿足園林苗木管理的智慧性和高效性要求。因此，園林苗木的智慧管理對于提升園林苗木管理效率與園林資源合理利用具有重要意義。

2、櫻花作為園林苗木中的一類，傳統(tǒng)苗木管理方法未充分考慮不同櫻花樹區(qū)域間的管理資源調(diào)度，從而容易造成園林苗木管理效率受限。

3、為此，提出一種基于立體感知的園林苗木智慧管理方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于立體感知的園林苗木智慧管理方法，本發(fā)明涉及智慧管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于立體感知的園林苗木智慧管理方法，本發(fā)明基于雙目立體視覺技術(shù)獲取園林的三維點云數(shù)據(jù)，并結(jié)合圖像分割和聚類算法，分析園林內(nèi)的櫻花樹分布，得到各個櫻花管理區(qū)域；通過獲取各區(qū)域的環(huán)境數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)第一櫻花數(shù)據(jù)計算區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)；其次，構(gòu)建櫻花異常識別模型，利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域圖像數(shù)據(jù)進行處理，識別區(qū)域害蟲異常特征并計算區(qū)域櫻花異常系數(shù)；最后，根據(jù)水分需求系數(shù)與區(qū)域櫻花異常系數(shù)，綜合計算區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)，進而根據(jù)區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)實現(xiàn)智能化的資源分配與調(diào)度。本發(fā)明可實現(xiàn)園林資源的智能化調(diào)度，從而提升園林的管理效率。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于立體感知的園林苗木智慧管理方法，包括：

4、s10.基于雙目立體視覺技術(shù)獲取園林的三維點云數(shù)據(jù)，并結(jié)合圖像分割和聚類算法，分析園林內(nèi)的櫻花樹分布，根據(jù)櫻花樹分布對園林進行區(qū)域劃分，得到各個櫻花管理區(qū)域；

5、s20.獲取所述各個櫻花管理區(qū)域的第一櫻花數(shù)據(jù)和第二櫻花數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一櫻花數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)；

6、s30.構(gòu)建櫻花異常識別模型對所述第二櫻花數(shù)據(jù)進行識別，依次通過所述櫻花異常識別模型的預(yù)處理層、區(qū)域害蟲特征提取層、區(qū)域害蟲異常分析層和輸出層；所述預(yù)處理層用于對所述第二櫻花數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到第三櫻花數(shù)據(jù)；所述區(qū)域害蟲特征提取層用于通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述第三櫻花數(shù)據(jù)進行圖像識別，得到區(qū)域害蟲異常特征；所述區(qū)域害蟲異常分析層用于根據(jù)所述區(qū)域害蟲異常特征計算區(qū)域櫻花異常系數(shù)；所述輸出層用于輸出所述區(qū)域櫻花異常系數(shù)；

7、s40.根據(jù)所述區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)和所述區(qū)域櫻花異常系數(shù)，構(gòu)建區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)；根據(jù)所述區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)對所述各個櫻花管理區(qū)域進行資源分配調(diào)度。

8、優(yōu)選的，所述第一櫻花數(shù)據(jù)包括所述各個櫻花管理區(qū)域的氣溫、土壤濕度、櫻花樹高、櫻花樹干直徑和空氣濕度；所述第二櫻花數(shù)據(jù)包括通過無人機巡航拍攝得到的區(qū)域櫻花樹圖像數(shù)據(jù)。

9、優(yōu)選的，所述區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)為：

10、；

11、其中，表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)；表示氣溫影響系數(shù)，用于表示氣溫對于水分需求的影響；表示氣溫；表示土壤濕度影響系數(shù)，用于表示土壤濕度對于水分需求的影響；表示土壤濕度；表示第個櫻花管理區(qū)域的櫻花樹數(shù)量；表示櫻花樹高影響系數(shù)，用于表示櫻花樹高對于水分需求的影響；表示第個櫻花管理區(qū)域內(nèi)第棵櫻花樹的樹高；表示櫻花樹干直徑影響系數(shù)，用于表示櫻花樹干直徑對于水分需求的影響；表示第個櫻花管理區(qū)域內(nèi)第棵櫻花樹的樹干直徑；表示空氣濕度影響系數(shù)，用于表示空氣濕度對于水分需求的影響；表示空氣濕度。

12、優(yōu)選的，所述櫻花異常識別模型包括預(yù)處理層、區(qū)域害蟲特征提取層、區(qū)域害蟲異常分析層和輸出層；

13、所述預(yù)處理層用于對所述第二櫻花數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到第三櫻花數(shù)據(jù)；所述預(yù)處理包括圖像去噪和圖像增強；

14、所述區(qū)域害蟲特征提取層用于通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述第三櫻花數(shù)據(jù)進行圖像分割，識別害蟲區(qū)域和非害蟲區(qū)域，基于害蟲區(qū)域識別包含害蟲的像素面積、害蟲種類和各種類害蟲數(shù)量；根據(jù)包含害蟲的像素面積、害蟲種類和各種類害蟲數(shù)量以及總像素面積識別區(qū)域害蟲異常特征；

15、所述區(qū)域害蟲異常分析層用于根據(jù)所述區(qū)域害蟲異常特征計算區(qū)域櫻花異常系數(shù)；

16、所述輸出層用于輸出所述區(qū)域櫻花異常系數(shù)。

17、優(yōu)選的，所述區(qū)域害蟲異常特征包括區(qū)域害蟲密度、區(qū)域害蟲覆蓋性系數(shù)和區(qū)域害蟲危險系數(shù)；所述區(qū)域害蟲危險系數(shù)根據(jù)各個櫻花管理區(qū)域中各類害蟲的危險性評分及各種類害蟲數(shù)量進行分析獲取。

18、優(yōu)選的，所述區(qū)域櫻花異常系數(shù)為：

19、；

20、其中，表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域櫻花異常系數(shù)；表示區(qū)域害蟲密度影響系數(shù)；表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域害蟲密度；表示區(qū)域害蟲覆蓋性影響系數(shù)；表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域害蟲覆蓋性系數(shù)；表示區(qū)域害蟲危險性影響系數(shù)；表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域害蟲危險系數(shù)；

21、優(yōu)選的，所述區(qū)域害蟲危險系數(shù)為：

22、；

23、其中，表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域害蟲危險系數(shù)；表示第個櫻花管理區(qū)域的害蟲種類數(shù)目；表示第個櫻花管理區(qū)域中第種害蟲數(shù)目；表示第個櫻花管理區(qū)域中第種害蟲的危險性評分。

24、優(yōu)選的，所述區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)為：

25、；

26、其中，表示第個櫻花管理區(qū)域的區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)；表示區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)影響因子；表示區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)；表示區(qū)域櫻花異常系數(shù)影響因子；表示區(qū)域櫻花異常系數(shù)。

27、優(yōu)選的，所述區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)對所述各個櫻花管理區(qū)域進行資源分配調(diào)度包括：對各個櫻花管理區(qū)域根據(jù)所述區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)進行優(yōu)先級排序，得到各區(qū)域的資源調(diào)度排序，并根據(jù)所述資源調(diào)度排序進行資源調(diào)度。

28、優(yōu)選的，所述資源調(diào)度包括對各個櫻花管理區(qū)域進行灌溉量分配及害蟲治理排期處理。

29、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

30、1、本發(fā)明基于雙目立體視覺技術(shù)獲取園林的三維點云數(shù)據(jù)，并結(jié)合圖像分割和聚類算法，分析園林內(nèi)的櫻花樹分布，根據(jù)櫻花樹分布對園林進行區(qū)域劃分，得到各個櫻花管理區(qū)域；獲取各個櫻花管理區(qū)域的第一櫻花數(shù)據(jù)；包括各個櫻花管理區(qū)域的氣溫、土壤濕度、櫻花樹高、櫻花樹干直徑和空氣濕度；根據(jù)這些數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)；通過構(gòu)建區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)，可以有效詮釋各個櫻花樹對于水分的需求度，為后期進一步實現(xiàn)櫻花樹智能調(diào)度提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而進一步提升了園林的管理效率。

31、2、本發(fā)明通過構(gòu)建櫻花異常識別模型對第二櫻花數(shù)據(jù)進行識別，依次通過櫻花異常識別模型的預(yù)處理層、區(qū)域害蟲特征提取層、區(qū)域害蟲異常分析層和輸出層；區(qū)域害蟲特征提取層通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對預(yù)處理后的第二櫻花數(shù)據(jù)進行圖像識別，得到區(qū)域害蟲異常特征；區(qū)域害蟲異常分析層根據(jù)區(qū)域害蟲異常特征計算區(qū)域櫻花異常系數(shù)；區(qū)域櫻花異常系數(shù)可以有效分析園林各區(qū)域櫻花樹的害蟲異常情況，為進一步實現(xiàn)櫻花樹智能調(diào)度提供了模型基礎(chǔ)，從而進一步提升了園林的管理效率。

32、3、本發(fā)明根據(jù)區(qū)域櫻花水分需求系數(shù)和所述區(qū)域櫻花異常系數(shù)，構(gòu)建區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)；通過區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)可以更加直觀清晰地分析園林各個櫻花管理區(qū)域的資源需求情況，以便根據(jù)區(qū)域櫻花調(diào)度迫切度系數(shù)對各個櫻花管理區(qū)域進行資源分配調(diào)度，可實現(xiàn)園林資源的智能化調(diào)度，從而提升園林的管理效率。