【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业智能监测和人工智能，具体地说是一种基于无人机的农业监测系统及方法。
技术介绍
1、近年来，随着农业现代化的推进和无人机技术的发展，无人机在农业监测中的应用越来越广泛。传统的农业监测方法主要依赖于人工巡检和固定地面设备，效率低下，覆盖范围有限，且难以实现实时监测和大范围覆盖。随着农田规模的扩大和农业生产的集约化，传统监测方法已经难以满足现代农业生产的需求。
2、在现有技术中，无人机配备高分辨率相机和红外摄像头用于农田监测已逐渐成为一种趋势。然而，这些技术通常仅能实现单一任务的监测，例如，仅能检测杂草覆盖或病虫害情况，无法实现多任务的综合监测。此外，现有技术在处理图像数据时，常常面临以下问题：
3、数据处理效率低：高分辨率图像数据量大，在无人机端侧进行实时处理难度较高，导致数据处理效率低下，无法及时反馈农田健康状况。
4、多任务监测能力不足：现有技术通常仅能针对单一任务进行监测，如杂草检测或病虫害检测，缺乏对多种农田状况的综合监测能力，难以提供全面的农田健康评估。
5、缺乏红外数据融合：许多现有系统仅依赖可见光图像进行分析，未充分利用红外图像数据，导致在土壤干旱和作物营养缺乏等方面的检测准确性不足。
6、实时性差：由于计算资源和算法效率的限制，现有系统难以在无人机端侧实现实时处理和反馈，农民和农业管理者无法及时获取农田状况信息，影响了农业生产决策的及时性和准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是针对
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种基于无人机的农业监测系统，包括：
4、无人机平台，所述无人机配备高分辨率相机和红外摄像头，用于采集覆盖农田的多光谱可见光图像和热成像图像；
5、数据采集模块，用于控制无人机按照预定航线飞行，并实时采集农田数据；
6、数据预处理模块，用于对采集到的可见光图像和热成像图像进行归一化处理、数据增强和空间对齐，以保证数据的一致性和质量；
7、超分辨率处理模块，用于提升图像的分辨率和清晰度，通过卷积神经网络模型将低分辨率图像转换为高分辨率图像；
8、多任务学习模块，包括共享特征提取网络和任务特定头，用于对处理后的图像进行检测判断；
9、特征融合模块，用于将可见光图像和热成像图像的特征进行融合，提高分析的准确性和可靠性；
10、综合分析与反馈模块，用于生成农田健康状况报告，并通过通信模块实时传输至地面控制站，提供即时的农田管理建议；
11、数据存储与回顾模块，用于将采集到的图像和分析结果存储在云端或本地服务器上，并支持历史数据的查询和分析功能，以便于历史数据的回顾和进一步分析。
12、该系统通过整合超分辨率技术和多任务学习模型，实现对农田的实时综合监测，并结合红外数据进行辅助判断。该系统能够高效、准确地检测杂草覆盖、病虫害、作物长势、营养缺乏和土质干旱等多种农田状况，并生成详细的农田健康状况报告和管理建议，从而提高农业生产的效率和准确性，降低人工成本。
13、进一步的，所述无人机平台包括计算设备和通信模块，计算设备用于运行超分辨率处理模型和多任务学习模型，通信模块用于数据的实时传输和接收。
14、进一步的，所述超分辨率处理模块采用卷积神经网络模型，通过多层卷积和上采样操作提升图像的分辨率；
15、超分辨率处理模块在无人机端侧运行，利用无人机的计算资源实现实时处理。
16、进一步的，所述多任务学习模块中的共享特征提取网络用于提取图像的基础特征，各任务特定头分别用于从共享特征中提取特定任务所需的信息；
17、所述检测判断包括：杂草覆盖检测、病虫害检测、作物长势判断、营养缺乏检测和土质干旱检测。
18、进一步的，共享特征提取网络通过卷积神经网络提取图像的基础特征，该网络在所有任务中共享；然后，为每个监测任务(如杂草覆盖检测、病虫害检测、作物长势判断、营养缺乏检测和土质干旱检测)设计独立的任务特定头，从共享特征提取网络中提取特定任务所需的信息。
19、进一步的，所述特征融合模块通过特征拼接和加权融合的方法，将可见光图像和红外图像的特征进行融合，增强分析结果的可靠性。
20、进一步的，所述综合分析与反馈模块根据各任务的分析结果生成综合性的农田健康状况报告，并通过无人机无线通信模块实时发送至地面控制站。
21、本专利技术还要求保护一种基于无人机的农业监测方法，该方法的实现包括以下步骤：
22、1)使用无人机按照预定航线飞行，采集覆盖农田的多光谱可见光图像和热成像图像；
23、2)对采集到的图像进行归一化处理、数据增强和空间对齐；
24、3)应用超分辨率处理模型提升图像的分辨率；
25、4)使用多任务学习模型对处理后的图像进行杂草覆盖检测、病虫害检测、作物长势判断、营养缺乏检测和土质干旱检测；
26、5)将可见光图像和红外图像的特征进行融合，生成综合分析结果；
27、6)根据分析结果生成农田健康状况报告，并通过通信模块实时传输至地面控制站，提供即时的农田管理建议；
28、7)将采集到的图像和分析结果存储在云端或本地服务器上，以便于历史数据的回顾和进一步分析。
29、进一步的，所述超分辨率处理模型采用卷积神经网络，通过多层卷积和上采样操作提升图像的分辨率。
30、进一步的，所述多任务学习模型包括共享特征提取网络和任务特定头，分别用于提取图像的基础特征和各任务特定的特征信息。
31、本专利技术的一种基于无人机的农业监测系统及方法与现有技术相比，具有以下有益效果：
32、首先，本专利技术大大提高了农业监测的效率。通过无人机实时采集农田的高分辨率可见光和红外图像，并在无人机端侧进行实时处理和分析，减少了人工巡检的时间和成本。农民和农业管理者能够快速获取农田的健康状况，及时做出生产决策，从而提高农业生产的效率和效益。
33、其次，本专利技术实现了多任务综合监测。采用多任务学习模型，系统能够同时进行杂草覆盖检测、病虫害检测、作物长势判断、营养缺乏检测和土质干旱检测等多项任务，提供全面的农田健康状况评估。这种多任务综合监测能力，使得农民能够全方位了解农田的各个方面，确保农田管理的全面性和科学性。
34、此外，本专利技术通过超分辨率技术提升了图像的分辨率和清晰度，提高了监测结果的准确性。结合可见光图像和红外图像的特征融合，系统在分析土壤干旱和营养缺乏等方面具有更高的可靠性和准确性。农田的各类问题能够被更加准确地检测和定位，确保农田管理措施的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述无人机平台包括计算设备和通信模块，计算设备用于运行超分辨率处理模型和多任务学习模型，通信模块用于数据的实时传输和接收。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述超分辨率处理模块采用卷积神经网络模型，通过多层卷积和上采样操作提升图像的分辨率；
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述多任务学习模块中的共享特征提取网络用于提取图像的基础特征，各任务特定头分别用于从共享特征中提取特定任务所需的信息；
5.根据权利要求1或4所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，共享特征提取网络通过卷积神经网络提取图像的基础特征，该网络在所有任务中共享；然后，为每个监测任务设计独立的任务特定头，从共享特征提取网络中提取特定任务所需的信息。
6.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述特征融合模块通过特征拼接和加权融合的方法，将可见
7.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述综合分析与反馈模块根据各任务的分析结果生成综合性的农田健康状况报告，并通过无人机无线通信模块实时发送至地面控制站。
8.一种基于无人机的农业监测方法，其特征在于，该方法的实现包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种基于无人机的农业监测方法，其特征在于，所述超分辨率处理模型采用卷积神经网络，通过多层卷积和上采样操作提升图像的分辨率。
10.根据权利要求8所述的一种基于无人机的农业监测方法，其特征在于，所述多任务学习模型包括共享特征提取网络和任务特定头，分别用于提取图像的基础特征和各任务特定的特征信息。
...【技术特征摘要】
1.一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述无人机平台包括计算设备和通信模块，计算设备用于运行超分辨率处理模型和多任务学习模型，通信模块用于数据的实时传输和接收。
3.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述超分辨率处理模块采用卷积神经网络模型，通过多层卷积和上采样操作提升图像的分辨率；
4.根据权利要求1所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，所述多任务学习模块中的共享特征提取网络用于提取图像的基础特征，各任务特定头分别用于从共享特征中提取特定任务所需的信息；
5.根据权利要求1或4所述的一种基于无人机的农业监测系统，其特征在于，共享特征提取网络通过卷积神经网络提取图像的基础特征，该网络在所有任务中共享；然后，为每个监测任务设计独立的任务特定头，从共享特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐知波，袁明明，李耀，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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