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申请/专利权人：安徽省农业科学院植物保护与农产品质量安全研究所

摘要：本发明涉及无人机路线规划领域，公开了基于植保无人机的害虫治理路线规划方法及系统，包括以下步骤：对农作物生长区域的农作物进行三维图像获取及分析，得到害虫侵蚀区域的位置，并监测害虫侵蚀区域内的农作物害虫种类和浓度，从而得到目标害虫农药总量和农作物害虫侵蚀区域图；对不同的害虫侵蚀区域进行目标害虫灭活农药量分析，生成害虫治理方案，并基于植保无人机的农药喷洒面积和害虫侵蚀区域的面积，对害虫治理方案进行更新。本发明能够对植保无人机进行害虫治理路线进行规划，并得到害虫治理方案，实现害虫治理的自动化、智能化作业，减少人力成本和作业人员的安全风险，提高作业安全性。

主权项：1.基于植保无人机的害虫治理路线规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取农作物三维图像，并对农作物三维图像进行害虫侵蚀分析，基于农作物三维图像害虫侵蚀分析结果确定受到害虫侵蚀的农作物的位置；获取并分析害虫侵蚀区域的农作物害虫种类和农作物害虫浓度，得到目标害虫农药总量和不同害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量，并获取农作物害虫侵蚀区域图；对不同害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量和农作物害虫侵蚀区域图进行结合分析，并基于分析结果确定第一害虫治理方案和第二害虫治理方案；对植保无人机的农药喷洒面积和害虫侵蚀区域的面积进行分析，并基于分析结果对害虫治理方案进行更新；其中，所述对不同害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量和农作物害虫侵蚀区域图进行结合分析，并基于分析结果确定第一害虫治理方案和第二害虫治理方案，具体为：获取植保无人机的规格数据，结合所述植保无人机的规格数据和农作物三维图像，构建农药喷洒仿真模型；获取植保无人机的农药最大可装载量，若植保无人机的农药最大可装载量大于目标害虫灭活农药总量，则将农作物害虫侵蚀区域图导入深度神经网络中进行飞行路线预测，得到所有一类飞行路线，所述一类飞行路线为经过所有害虫侵蚀区域的飞行路线；获取不同一类飞行路线的路线长度，并选取路线长度小于预设值的一类飞行路线，标定为一类待定飞行路线；在所述农药喷洒仿真模型内，控制植保无人机基于不同的一类待定飞行路线进行模拟飞行；在植保无人机基于不同的一类待定飞行路线进行模拟飞行过程的中，根据不同害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量，向不同害虫侵蚀区域进行目标害虫灭活农药模拟喷洒，并计算植保无人机完成所有害虫侵蚀区域的目标害虫灭活农药模拟喷洒的时间，标定为植保无人机工作时间；选取植保无人机工作时间最少的对应的一类待定飞行路线，标定为一类目标飞行路线，并输出第一害虫治理方案，所述第一害虫治理方案为控制植保无人机沿一类目标飞行路线飞行，并在飞行过程中基于不同害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量，向不同害虫侵蚀区域进行目标害虫灭活农药喷洒；若植保无人机的农药最大可装载量小于目标害虫灭活农药总量，则基于植保无人机的农药最大可装载量及农作物害虫侵蚀区域图，对植保无人机进行飞行路线更新，得到第二害虫治理方案；其中，所述基于植保无人机的农药最大可装载量及农作物害虫侵蚀区域图，对植保无人机进行飞行路线更新，得到第二害虫治理方案，具体为：在农药喷洒仿真模型内，基于植保无人机的农药最大可装载量，在植保无人机中模拟装载目标害虫灭活农药，控制植保无人机基于一类目标飞行路线进行模拟飞行，并在模拟飞行过程中控制质保无人进行目标害虫灭活农药模拟喷洒；获取经过植保无人机的目标害虫灭活农药模拟喷洒且模拟喷洒量达到标准值的害虫侵蚀区域，标定为已模拟喷洒区域，所述标准值为害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量；在所述农作物害虫侵蚀区域图中标记已模拟喷洒区域，并将不是已模拟喷洒区域的害虫侵蚀区域标记为未模拟喷洒区域；获取植保无人机最后飞行经过的已模拟喷洒区域，并获取植保无人机的农药补充位置，计算植保无人机最后飞行经过的已模拟喷洒区域与植保无人机的农药补充位置的直线距离；若植保无人机最后飞行经过的已模拟喷洒区域与植保无人机的农药补充位置的直线距离小于预设值，则控制植保无人机在补充目标害虫灭活农药后，继续按照第一害虫治理方案进行害虫治理；若植保无人机最后飞行经过的已模拟喷洒区域与植保无人机的农药补充位置的直线距离大于预设值，则将标记了所有未模拟喷洒区域的农作物害虫侵蚀区域图导入深度神经网络中继续进行飞行路线预测，选取长度最短的飞行路线作为第二目标飞行路线，并输出第二害虫治理方案；所述第二害虫治理方案为控制植保无人机沿二类目标飞行路线飞行，并在飞行过程中基于不同害虫侵蚀区域所需的目标害虫灭活农药量，向不同未模拟喷洒区域对应的害虫侵蚀区域进行目标害虫灭活农药喷洒。

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百度查询： 安徽省农业科学院植物保护与农产品质量安全研究所 基于植保无人机的害虫治理路线规划方法及系统