本发明涉及农业植保，尤其涉及一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统。
背景技术：
1、庄稼病虫害是影响农业生产效率和质量的重要因素之一，传统的庄稼病虫害防治方法主要依靠人工巡查、识别和喷药，这些方法存在以下缺点：一是人工巡查费时费力，难以覆盖大面积的庄稼；二是人工识别准确度低，容易误判或漏判；三是人工喷药不均匀，容易造成药物浪费或污染。
2、为了解决上述问题，近年来出现了一些利用无人机、机器人等设备进行庄稼病虫害防治的技术方案。例如，cn201910834923.0公开了一种无人机庄稼病虫害识别与处理系统及方法，该系统包括无人机、图像采集模块、图像处理模块、病虫害识别模块、喷药模块和控制模块。该方法通过无人机搭载图像采集模块和喷药模块，在飞行过程中对庄稼进行图像采集和喷药处理。该技术方案相比传统方法具有一定的优点，但仍存在以下不足：一是无人机飞行受天气、电量等因素限制，难以长时间持续作业；二是无人机飞行高度较高，图像采集分辨率较低，难以识别细微的病虫害；三是无人机喷药范围较大，难以实现精准施药。
3、因此，如何提供一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本发明的一个目的在于提出一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，本发明通过集成多光谱图像采集、深度学习病虫害识别、精准喷药以及自动化技术，显著提高了病虫害防治的效率和效果，具备高效、准确和环保的优点，克服了传统方法和现有技术中的诸多不足，具有重要的实际应用价值和推广前景。
2、根据本发明实施例的一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，包括：
3、一台智能小车，具有行驶、转向和停止基本功能，所述智能小车具体包括以下模块：
4、图像采集模块，设置在所述智能小车的前部，用于在所述智能小车行驶过程中对庄稼进行连续或间断的图像采集，并将采集到的图像数据传输给图像处理模块；
5、图像处理模块，设置在所述智能小车的内部，用于对所述图像数据进行预处理，具体包括图像去噪、增强和分割，并将预处理后的图像数据传输给病虫害识别模块；
6、病虫害识别模块，设置在所述智能小车的内部，用于对所述预处理后的图像数据进行病虫害识别，并将识别结果传输给控制模块；
7、喷药模块，设置在所述智能小车的后部，用于接收并分析控制模块发送的指令，对庄稼上的病虫害进行精准喷药处理，并将喷药情况反馈给控制模块；
8、控制模块，设置在所述智能小车的内部，用于控制所述智能小车的行驶、转向和停止动作，以及控制图像采集模块、图像处理模块、病虫害识别模块和喷药模块的工作状态，并根据所述识别结果和所述喷药情况，实时调整智能小车的运动轨迹和喷药策略，将信息存储或上传至云端服务器。
9、可选的，所述图像采集模块具体包括：
10、高分辨率摄像头，设置在所述智能小车的前部，用于在智能小车行驶过程中对庄稼进行连续或间断的图像采集，所述高分辨率摄像头具有自动对焦功能，并根据环境光线调整曝光参数，以保证图像的清晰度和细节；
11、多光谱传感器，安装在所述高分辨率摄像头周围，用于获取庄稼在不同波段下的光谱信息，包括可见光、红外光和紫外光多种光谱，以获得更多的图像数据，便于后续的图像处理和病虫害识别；
12、数据传输接口，连接至所述智能小车的内部处理单元，用于将采集到的图像数据和光谱信息实时传输至图像处理模块，所述数据传输接口采用高速传输协议，确保数据传输的稳定性和及时性；
13、图像稳定系统，集成在所述高分辨率摄像头和所述多光谱传感器中，用于在所述智能小车行驶过程中减少由于震动和移动造成的图像模糊，所述图像稳定系统包括光学防抖和电子防抖两种方式，以确保图像数据的质量；
14、光线感应装置，设置在所述高分辨率摄像头的前方，用于检测环境光线的强度，并根据检测结果动态调整所述摄像头的曝光时间和光圈大小，以适应不同的光照条件，确保在强光或弱光环境下都能获得清晰的图像。
15、可选的，所述病虫害识别模块采用深度学习方法，使用卷积神经网络对图像数据进行特征提取和分类，具有自学习和自适应能力，并根据不同的庄稼种类和生长环境，识别出庄稼上存在的病虫害种类、数量和位置。
16、可选的，所述卷积神经网络对图像数据进行特征提取和分类具体包括：
17、接收并处理所述图像处理模块的预处理后的图像数据，并将所述图像数据以张量格式输入到神经网络中；
18、在卷积层中，对输入的图像张量进行多次卷积运算，提取图像的局部特征，卷积运算公式为：
19、
20、其中，hi,j,k表示卷积输出在位置(i,j)的第k个特征图，xi+m-1,j+n-1,c表示输入图像在位置(i+m-1,j+n-1)的第c个通道值，wm,n,c,k表示卷积核在位置(m,n)的第c个通道值到第k个特征图的权重，bk表示第k个特征图的偏置，m表示卷积核的高度，n表示卷积核的宽度，c表示图像通道数，m表示卷积核在高度方向上的索引，n表示卷积核在宽度方向上的索引，c表示输入图像的通道索引；
21、对卷积运算结果应用激活函数，增强网络的非线性表达能力，所述激活函数采用relu函数；
22、对激活后的卷积输出进行池化操作，减少数据维度，保留主要特征，所述池化操作采用最大池化，池化公式为：
23、
24、其中，pi,j,k表示池化输出在位置(i,j)的第k个特征图，hi+m,j+n,k表示激活后的卷积输出在位置(i+m,j+n)的第k个特征图，p表示池化窗口的高度，q表示池化窗口的宽度；
25、将池化后的数据展平为一维向量，输入到全连接层；
26、在全连接层中，对输入的一维向量进行线性变换，数学公式为：
27、
28、其中，zi表示全连接层输出的第i个值，vj表示展平后向量的第j个值，wj,i表示全连接层第j个输入到第i个输出的权重，bi表示全连接层第i个输出的偏置，j表示展平后向量的长度；
29、通过softmax函数将全连接层输出转换为各类别的概率分布，所述softmax函数公式为：
30、
31、其中，p(y＝c|z)表示输入数据属于类别c的概率，zc表示全连接层输出中对应类别x的值，exp(zk)表示全连接层输出到第k类别的指数函数值，k表示类别总数；
32、将识别出的病虫害种类、数量和位置结果传输给控制模块。
33、可选的，所述喷药模块具体包括：
34、喷头：具有可调节角度和喷雾量的功能；通过电动机或气动系统驱动，可根据病虫害的具体位置和范围，灵活调整喷射角度，确保药物均匀覆盖受影响区域；
35、喷雾控制系统：包括药物存储罐、泵、管道和控制阀，根据病虫害识别结果和控制模块发送的指令，精确控制药物的喷射量和喷射速度，避免药物浪费和环境污染；
36、反馈机制：所述喷药模块配备传感器，用于监测喷射过程中的药物流量和喷射效果；所述传感器将监测数据反馈给控制模块，控制模块根据反馈信息，实时调整喷药策略，确保药物的高效利用。
37、可选的，所述控制模块包括自适应路劲规划功能，该功能利用实时采集的图像数据和识别结果，动态调整智能小车的行驶路径，以确保高效覆盖庄稼区域，最大化病虫害防治效果。具体包括：
38、根据庄稼地形和作物种类，设定初始行驶路径，所述初始行驶路径通过预先输入的地理信息或者手动设置；
39、在所述智能小车行驶过程中，所述图像采集模块持续采集庄稼图像数据，并将所述图像数据传输给所述图像处理模块进行预处理；
40、所述病虫害识别模块对所述预处理后的图像数据进行分析，识别病虫害的种类、数量和具体位置，并将识别结果传输给所述控制模块；
41、所述控制模块根据所述识别结果，动态调整所述智能小车的行驶路径；通过分析病虫害的分布情况，确定需要重点防治的区域，并规划最优行驶路径，以实现精准高效的病虫害防治；
42、在路径调整过程中，智能小车通过传感器检测行驶路径上的障碍物，并根据所述障碍物的位置和大小，实时调整行驶方向和速度，避免碰撞，确保安全行驶；
43、所述控制模块记录所述智能小车的行驶轨迹和防治效果，将数据存储或上传至云端服务器，分析历史数据，并不断优化路径规划算法，提高系统的智能化和自适应能力。
44、本发明的有益效果是：
45、(1)提高病虫害防治效率和准确率：本发明通过智能小车集成多光谱图像采集模块和深度学习病虫害识别模块，能够实时、高分辨率地采集庄稼图像数据，并通过卷积神经网络进行特征提取和分类，准确识别病虫害的种类、数量和位置。相比人工巡查和传统的无人机识别方法，本发明显著提高了识别的准确度和效率，减少了漏判和误判的风险。
46、(2)实现精准施药，减少药物浪费和环境污染：本发明的喷药模块具有可调节喷头角度和喷雾量的功能，能够根据病虫害识别结果，精准控制喷药位置和药量。相比传统的大范围喷药方法，本发明的精准施药能够有效减少药物的使用量，避免过量喷药造成的药物浪费和环境污染，保护庄稼健康生长的同时，也保护了生态环境。
47、(3)克服环境和操作限制，适应多种地形和天气条件：本发明的智能小车能够在地面上行驶，克服了无人机飞行高度和时间受到天气条件和电池续航限制的问题。智能小车可以在不同的地形和天气条件下稳定运行，保证高分辨率图像采集和病虫害识别的连续性和稳定性。
48、(4)提供数据支持和决策依据，优化农业管理：本发明的控制模块能够实时调整智能小车的运行轨迹和喷药策略，并将识别结果、喷药情况和环境参数等数据存储或上传至云端服务器。通过对这些数据进行分析和处理，能够生成可视化报表和图表，为农业管理者提供科学的决策依据，优化病虫害防治策略和农业生产管理，提高整体农业生产效率和作物产量。
49、(5)自适应路径规划，提高巡查和喷药效率：本发明的智能小车具有自适应路径规划功能，能够根据实时采集的图像数据和病虫害识别结果，动态调整行驶路径。通过分析病虫害的分布情况，确定需要重点防治的区域，优化巡查和喷药的效率，减少遗漏和重复，提高病虫害防治的全面性和精确性。
50、(6)集成多光谱图像和深度学习技术，增强系统性能：本发明通过结合多光谱图像和深度学习技术，实现了对病虫害的高效精准识别。多光谱图像融合不同波段的信息，增强了对病虫害特征的检测能力；深度学习模型通过对大量标注数据的训练，具备自学习和自适应能力，能够不断优化识别精度和泛化能力。
1.一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，其特征在于，所述图像采集模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，其特征在于，所述病虫害识别模块采用深度学习方法，使用卷积神经网络对图像数据进行特征提取和分类，具有自学习和自适应能力，并根据不同的庄稼种类和生长环境，识别出庄稼上存在的病虫害种类、数量和位置。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，其特征在于，所述卷积神经网络对图像数据进行特征提取和分类具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，其特征在于，所述喷药模块具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，其特征在于，所述控制模块包括自适应路劲规划功能，具体包括：
