本公开的实施例公开了农作物信息存储方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列；对上述农作物图像序列中的各个农作物图像进行筛选处理，得到农作物参照图像序列；基于上述农作物参照图像序列和上述农作物图像序列，生成农作物识别信息序列；将上述农作物识别信息序列中满足预设农作物状态筛选条件的每个农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息，得到农作物信息序列，以及对上述农作物信息序列进行存储。该实施方式与智慧农业有关，可以提高得到的农作物信息序列的准确度。可以提高得到的农作物信息序列的准确度。可以提高得到的农作物信息序列的准确度。
【技术实现步骤摘要】
农作物信息存储方法、装置、电子设备和计算机可读介质
[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及农作物信息存储方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
[0002]智慧化是农业发展的重要趋势，作物长势监测技术是智慧农业科学决策的一个重要组成部分，也是目前各大农业平台的重要研究方向。目前，在进行农作物信息存储时，通常采用的方式为：将固定时间（例如7天、15天等）内的全部图像数据作为农作物信息进行存储，以供为后续的智慧化农业决策提供数据支持。
[0003]然而，专利技术人发现，当采用上述方式进行农作物信息存储时，经常会存在如下技术问题：农作物的长势是一个时间跨度很长的时空结构图像数据，可以从连续的图像中体现农作物生成过程的变化状态，而仅存储固定时间内的全部图像数据，则难以全面的体现农作物在较长生命周期中的生长变化状态，从而，导致存储的农作物信息不够完整，进而，使得无法为后续的智慧化农业决策提供准确的数据支持。
[0004]该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0005]本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
[0006]本公开的一些实施例提出了农作物信息存储方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。
[0007]第一方面，本公开的一些实施例提供了一种农作物信息存储方法，该方法包括：对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列；对上述农作物图像序列中的各个农作物图像进行筛选处理，得到农作物参照图像序列；基于上述农作物参照图像序列和上述农作物图像序列，生成农作物识别信息序列；将上述农作物识别信息序列中满足预设农作物状态筛选条件的每个农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息，得到农作物信息序列，以及对上述农作物信息序列进行存储。
[0008]可选的，在上述对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列之前，上述农作物信息存储方法还包括：根据预设的时间周期和视频信息，获取农作物拍摄视频。
[0009]可选的，上述对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列，包括：对上述农作物拍摄视频中的每一帧图像进行亮度检测，以生成图像亮度检测信息序列；对上述农作物拍摄视频中的每一帧图像进行模糊度检测，以生成图像模糊度检测信息
序列；将上述图像亮度检测信息序列与图像模糊度检测信息序列中满足预设图像质量条件的图像亮度检测信息和图像模糊度检测信息对应的图像确定为农作物图像，得到农作物图像序列。
[0010]可选的，上述对上述农作物图像序列中的各个农作物图像进行筛选处理，得到农作物参照图像序列，包括：将上述农作物图像序列中对应预设时间间隔的农作物图像确定为农作物参照图像，得到农作物参照图像序列。
[0011]可选的，上述基于上述农作物参照图像序列和上述农作物图像序列，生成农作物识别信息序列，包括：对于上述农作物参照图像序列中的每个农作物参照图像，执行以下生成步骤：以上述农作物参照图像为起始状态图像，对上述农作物图像序列中、与上述农作物参照图像处于同一时间间隔内的各个农作物图像进行农作物状态变化识别，以生成农作物识别信息组，其中，上述农作物识别信息组中的每个农作物识别信息包括以下至少一项：农作物图像面积占比、杂草图像面积占比、农作物颜色变化指数、杂草颜色变化指数和异物检测信息；将所生成的农作物识别信息组中的各个农作物识别信息按照时序进行组合，以生成农作物识别信息序列。
[0012]可选的，上述将上述农作物识别信息序列中满足预设农作物状态筛选条件的每个农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息，包括：响应于确定上述农作物识别信息包括的农作物图像面积占比、杂草图像面积占比、农作物颜色变化指数或杂草颜色变化指数大于对应的预设阈值，确定上述农作物识别信息满足上述预设农作物状态筛选条件；将上述农作物识别信息和对应的农作物图像确定为农作物信息。
[0013]可选的，上述将上述农作物识别信息序列中满足预设农作物状态筛选条件的每个农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息，还包括：响应于确定上述农作物识别信息包括的异物检测信息为表征存在异物的信息，将上述农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息。
[0014]第二方面，本公开的一些实施例提供了一种农作物信息存储装置，装置包括：检测处理单元，被配置成对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列；筛选处理单元，被配置成对上述农作物图像序列中的各个农作物图像进行筛选处理，得到农作物参照图像序列；生成单元，被配置成基于上述农作物参照图像序列和上述农作物图像序列，生成农作物识别信息序列；确定以及存储单元，被配置成将上述农作物识别信息序列中满足预设农作物状态筛选条件的每个农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息，得到农作物信息序列，以及对上述农作物信息序列进行存储。
[0015]可选的，在上述检测处理单元之前，上述农作物信息存储装置还包括获取单元，被配置成根据预设的时间周期和视频信息，获取农作物拍摄视频。
[0016]可选的，上述检测处理单元被进一步配置成：对上述农作物拍摄视频中的每一帧图像进行亮度检测，以生成图像亮度检测信息序列；对上述农作物拍摄视频中的每一帧图像进行模糊度检测，以生成图像模糊度检测信息序列；将上述图像亮度检测信息序列与图像模糊度检测信息序列中满足预设图像质量条件的图像亮度检测信息和图像模糊度检测信息对应的图像确定为农作物图像，得到农作物图像序列。
[0017]可选的，上述筛选处理单元被进一步配置成：将上述农作物图像序列中对应预设时间间隔的农作物图像确定为农作物参照图像，得到农作物参照图像序列。
[0018]可选的，上述生成单元被进一步配置成：对于上述农作物参照图像序列中的每个农作物参照图像，执行以下生成步骤：以上述农作物参照图像为起始状态图像，对上述农作物图像序列中、与上述农作物参照图像处于同一时间间隔内的各个农作物图像进行农作物状态变化识别，以生成农作物识别信息组，其中，上述农作物识别信息组中的每个农作物识别信息包括以下至少一项：农作物图像面积占比、杂草图像面积占比、农作物颜色变化指数、杂草颜色变化指数和异物检测信息；将所生成的农作物识别信息组中的各个农作物识别信息按照时序进行组合，以生成农作物识别信息序列。
[0019]可选的，上述确定以及存储单元被进一步配置成：响应于确定上述农作物识别信息包括的农作物图像面积占比、杂草图像面积占比、农作物颜色变化指数或杂草颜色变化指数大于对应的预设阈值，确定上述农作物识别信息满足上述预设农作物状态筛选条件；将上述农作物识别信息和对应的农作物图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种农作物信息存储方法，包括：对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列；对所述农作物图像序列中的各个农作物图像进行筛选处理，得到农作物参照图像序列；基于所述农作物参照图像序列和所述农作物图像序列，生成农作物识别信息序列；将所述农作物识别信息序列中满足预设农作物状态筛选条件的每个农作物识别信息与对应的农作物图像确定为农作物信息，得到农作物信息序列，以及对所述农作物信息序列进行存储。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列之前，所述方法还包括：根据预设的时间周期和视频信息，获取农作物拍摄视频。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对预获取的农作物拍摄视频进行检测处理，以生成农作物图像序列，包括：对所述农作物拍摄视频中的每一帧图像进行亮度检测，以生成图像亮度检测信息序列；对所述农作物拍摄视频中的每一帧图像进行模糊度检测，以生成图像模糊度检测信息序列；将所述图像亮度检测信息序列与图像模糊度检测信息序列中满足预设图像质量条件的图像亮度检测信息和图像模糊度检测信息对应的图像确定为农作物图像，得到农作物图像序列。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述农作物图像序列中的各个农作物图像进行筛选处理，得到农作物参照图像序列，包括：将所述农作物图像序列中对应预设时间间隔的农作物图像确定为农作物参照图像，得到农作物参照图像序列。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述农作物参照图像序列和所述农作物图像序列，生成农作物识别信息序列，包括：对于所述农作物参照图像序列中的每个农作物参照图像，执行以下生成步骤：以所述农作物参照图像为起始状态图像，对所述农作物图像序列中、与所述农作物参照图像处于同一时间间隔内的各个农作物图像进行农作物状态变化识别，以生成农作物识别信息组，其中，所述农作物识别信息组中的每个农作物识别信息包括以下至少一项：农作物图像面积占比、杂草图像面积占比、农作物颜色变化...
【专利技术属性】
技术研发人员：靳宏财，
申请(专利权)人：北京京东乾石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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