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摘要：本发明公开了一种巡检设备及巡检方法，涉及农作物巡检技术领域，巡检设备运行在农业用地区域内的轨道上，包括双目摄像模组、图像处理模组以及无线传输模组，双目摄像模组包括第一摄像头和第二摄像头；图像处理模组与双目摄像模组连接，用于对所述第一图像与第二图像进行处理；无线传输模组与图像处理模组连接，用于将所述农作物的生长状况信息传输至云端。本发明通过设置可定期定时对农作物进行巡检的巡检设备并在巡检设备上设置双目摄像模组，使得双目摄像模组的两个摄像头可一边移动一边分别对每一株农作物进行拍照，拍照得到的图片通过处理模组进行处理后并将农作物生长信息传输至远端进行管理分析，实现对农作物自动定期高精准巡检。

主权项：1.一种巡检设备，其特征在于：所述巡检设备运行在农业用地区域内的轨道上，该轨道为沿着所述农业用地区域内的农作物种植位置部署的单轨道；包括：双目摄像模组，包括：第一摄像头，用于采集所述农作物的第一图像；第二摄像头，用于采集所述农作物的第二图像；图像处理模组，与所述双目摄像模组连接，用于对所述第一图像与第二图像进行处理，得到所述农作物的目标特征的实际尺寸和所述农作物的非目标特征的生长信息；根据所述农作物的目标特征的实际尺寸和所述农作物的非目标特征的生长信息，确定所述农作物的生长状况信息；无线传输模组，与所述图像处理模组连接，用于将所述农作物的生长状况信息传输至云端；所述图像处理模组还包括：测距模组；所述测距模组包括：目标确定单元，用于分别确定同时出现在所述第一图像以及所述第二图像中的农作物的目标特征，检测所述目标特征的成像尺寸：深度计算单元，与所述目标确定单元连接，用于通过所述目标特征的成像尺寸计算出所述目标特征的深度；根据所述目标特征的深度，确定所述目标特征的实际尺寸；所述目标特征包括果树的果实和或果树的树干；所述图像处理模组还包括：图像拼接模组，用于将所述第一图像信息与所述第二图像进行进行拼接，得到拼接图像；所述拼接图像的图像信息通过图像处理模组的卷积神经网络来卷积提取拼接图像中的农作物的非目标特征得到非目标特征图，再通过迁移学习的方法训练调整全连接层、Softmax分类器、边框回归的网络参数并输出非目标特征的检测结果得出所述农作物的非目标特征的生长信息；所述非目标特征包括果树的叶子和或果树的花；所述双目摄像模组，还用于检测所述巡检设备的运行轨道轨迹信息；所述巡检设备还包括：控制模组，与所述双目摄像模组连接，用于以下至少之一：根据所述运行轨道轨迹信息，确定所述运行轨道轨迹信息指示所述巡检设备在轨道上预拐弯时，控制所述巡检设备进行拐弯；根据所述运行轨道轨迹信息，确定所述运行轨道轨迹信息指示所述巡检设备在所述轨道上预爬坡时，控制所述巡检设备进行爬坡。

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