本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，包括：利用采集模块采集花期罂粟以及花期虞美人在无干扰情况下的图像；确定中控模块在无干扰情况下对罂粟判断的准确率；利用采集模块以预设巡查周期对预设区域的居民住宅进行拍摄，并通过中控模块对该区域的罂粟分布进行分辨；当中控模块的性能未处于第二预设性能时，同时进行调节，直至中控模块的性能达到第二预设性能。利用识别罂粟并将罂粟与虞美人进行分辨的方式，不断对识别进行调整，在有效提升了对罂粟的分辨效率的同时，提升了罂粟识别的辨识度。
1.一种基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，包括：
步骤S1，利用中控模块控制采集模块分别采集花期罂粟以及花期虞美人在无干扰情况的对应轮廓图像记为标准轮廓，并将所述花期罂粟图像以及所述花期虞美人的所述轮廓图像进行花朵图像轮廓分析以生成罂粟花朵图像的外观轮廓函数，采用所述外观轮廓函数对样本集图像进行识别；
步骤S2，采用所述无干扰情况下采集的花期罂粟的图像对所述中控模块进行预设训练时长的颜色图像分辨训练以识别图像中花朵轮廓面积内的图像颜色中包含的黑色面积占比，并根据所述中控模块预设的黑色面积标准占比对第一样本集的图像进行植物种类判断，以确定所述中控模块在所述无干扰情况下的分辨准确率；
步骤S3，当所述中控模块达到第一预设性能时，利用所述采集模块将处于第一预设条件和/或第二预设条件的所述花期罂粟以及所述花期虞美人分别进行图像采集以生成第二样本集的图像，并通过所述中控模块对各所述第二样本集的图像进行种类判断并与其实际种类进行对照以确定所述中控模块在存在干扰情况下的分辨准确率是否达到第二预设性能，在未达到所述第二预设性能时通过对最小轮廓差进行调整，直至达到第二预设性能；
步骤S4，利用所述采集模块以预设巡查周期对预设巡查区域的图像进行拍摄，并通过所述中控模块对该区域的罂粟分布进行分辨，并且中控模块根据连续两个预设巡查周期的罂粟分布情况判断中控模块的性能；
步骤S5，当所述中控模块判定中控模块的性能未处于所述第二预设性能时，中控模块进行分辨异常告警，并通过处于所述第一预设条件和/或第二预设条件的所述花期罂粟进行调节，直至所述中控模块的性能达到第二预设性能；
其中，所述预设训练时长为罂粟花期的对应时长，所述第一预设条件为罂粟置于透明玻璃后的对应条件，所述第二预设条件为阴雨天气的对应条件，所述第一样本集的图像为所述无干扰情况下采集的花期罂粟以及花期虞美人的图像，所述第一预设性能为所述中控模块对所述第一样本集的图像进行识别并判定图像中植物的种类与其实际种类一致的概率大于预设容许概率，所述第二预设性能为所述中控模块在对所述第二样本集的图像进行识别并判定图像中植物的种类与其实际种类一致的概率大于所述预设容许概率，所述干扰为拍摄图像扭曲或/和拍摄图像光照度低于标准光照程度，所述预设容许概率为P，P≥0.9。
2.根据权利要求1所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述中控模块设定有对应罂粟花期的罂粟标准高度区间，当识别到图像中的植物高度符合所述罂粟标准高度区间（Hα，Hβ）时，初步判定该图像符合罂粟识别高度；
在识别到图像中的植物高度不符合所述罂粟标准高度区间时，初步判定该图像不符合罂粟识别高度并判定该图像对应植物不是罂粟；
其中，所述高度为所述花期罂粟对应花朵顶部至土壤的相对高度，Hα为所述花期罂粟对应花朵顶部至土壤的最低高度，Hβ为所述花期罂粟对应花朵顶部至土壤的最高高度，（Hα，Hβ）为最小值为Hα、最大值为Hβ的开区间。
3.根据权利要求2所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述中控模块根据罂粟在所述第一预设条件对应的图像以及所述第二预设条件对应所述轮廓图像，以预设原点建立坐标系，其对应外观轮廓对应函数L0，其中L0=F（x），其对应的导数为L0’=F’（x），中控模块设定L0为所述花期罂粟的标准外观轮廓；
对于第i株符合所述罂粟识别高度的植物，其外观轮廓对应函数为Li，其中，Li=F（x），其对应的导数为Li’=F’（x），设定其与所述标准外观轮廓的拟合度为ζ，ζ由式（1）确定： （1）
若ζ≤α，所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像；
若ζ＞α，所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟不同并将其识别为非罂粟图像。
4.根据权利要求3所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，对于第i株所述植物，在罂粟轮廓条件下，所述中控模块识别其高度为Hi，其中，Hi∈（Hα，Hβ），i=1，2，3，…，n，n＞2且n为整数，在所述罂粟识别高度内，中控模块中设有第一识别高度Hγ，Hα＜Hγ＜Hβ，中控模块将Hi与Hγ进行比较，以初步确定第i株植物是否为罂粟，若Hi≤Hγ，所述中控模块判定第i株植物的高度处于罂粟的标准区间，且，处于虞美人高度的标准区间，并根据所述第i株植物的颜色对第i株植物是否为罂粟进行进一步判断；
若Hγ＜Hi，所述中控模块判定第i株植物的高度超出虞美人高度的标准区间，且，处于罂粟高度的标准区间，同时判断第i株植物为罂粟；
其中，所述虞美人高度的标准区间为（Ha，Hγ），Ha为所述花期虞美人在自然环境下的最低高度，Hγ为所述花期虞美人在自然环境下的最高高度，所述罂粟轮廓条件为所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像。
5.根据权利要求4所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，所述中控模块在颜色识别条件对所述第i株植物进行颜色分辨以确定第i株植物的种类，中控模块识别第i株植物花朵轮廓面积内的图像颜色中包含的黑色面积占比为Si，所述中控模块存有所述花期罂粟对应的黑色标准面积占比S0以及黑色面积占比标准差Sα，设定第i株植物的黑色面积占比与黑色标准面积占比差为 ， ，中控模块将与Sα进行比较，以确定第i株植物的种类，
若 ，所述中控模块判定所述第i株植物为罂粟并将第i株植物记录为罂粟；
若 ，所述中控模块判定所述第i株植物为虞美人并将第i株植物记录为虞美
当所述中控模块完成判定并记录时，中控模块将所述第i株植物的实际种类与判定种类进行对照，在完成全部植物的判断及对照后，若准确率大于所述预设容许概率，中控模块判定达到所述第一预设性能；
其中，所述颜色识别条件为所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像且Hi≤Hγ。
6.根据权利要求5所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述中控模块对处于所述第一预设条件以及第二预设条件下的所述第i株植物进行判断，设定第i株植物在第一预设条件或第二预设条件下的对应的所述外观轮廓对应函数为kLi，其中，kLi=F（x），设定其与所述标准外观轮廓的拟合度为kζ，kζ由式（2）确定： （2）
其中，若所述中控模块的判定结果与第i株植物的实际种类不符，中控模块按设定调整步长依次调大所述最小轮廓差α，直至中控模块能够在所述第一预设条件以及第二预设条件下将罂粟图像对应的植物种类识别为罂粟。
7.根据权利要求6所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，所述中控模块设有预设采集周期，对于第j个周期，其对应的识别出的所述花期罂粟数量为 ，第j+1个周期识别出的花期罂粟数量为 ，若 ，所述中控模块判定中控模块的性能未达到所述第二预设性能，中控模块识别所述第j个周期与所述第j+1个周期中识别的罂粟对应的拍摄位置筛选出区别图像，并将所述区别图像及其实际种类增加至所述第二样本集重新对所述中控模块进行训练，以使中控模块的性能达到所述第二预设性能；
若 ，所述中控模块判定中控模块的性能达到所述第二预设性能。
8.根据权利要求7所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，所述中控模块根据各所述周期中对应罂粟的数量以及对应的图像采集路径绘制罂粟分布图，中控模块中设有预设最大罂粟密度，当所述中控模块判定罂粟种植量超过最大罂粟密度时，并进行种植量超标告警。
9.根据权利要求8所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，所述采集模块包含带有若干摄像头的无人机，当对所述花期罂粟进行图像采集时，所述中控模块根据各摄像头拍摄的图像通过各摄像头的相对位置确定所述花期罂粟的高度，以及，通过图像颜色识别确定所述黑色面积和花朵轮廓面积。
10.根据权利要求9所述的基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，其特征在于，当所述中控模块判定所述罂粟未处于预设罂粟花期时，中控模块调大所述预设采集周期对应的时间长度，以降低巡查频率，其中，所述预设罂粟花期为罂粟最早开花时间到罂粟最晚开花时间，并且所述预设罂粟花期与所述预设巡查区域有关。
一种基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法
技术领域
[0001] 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法。
背景技术
[0002] 用无人机辅助对罂粟进行识别是近些年来机器视觉领域的重要研究方向。罂粟花朵较果实具有更加明显的特征，对于罂粟具有更良好的分辨特性。中国专利公开号：CN112966727A。公开了一种基于花朵特征的植物种类识别系统；提供了包括图像采集器、植物种类存储库、信息显示录入端和微处理单元，图像采集器负责采集植物花朵特征，并对植物花朵特征分割识别处理，植物种类存储库负责存储已有的植物花朵特征，与图像采集器处理的植物花朵特征进行比对，信息显示录入端负责显示植物花朵特征比对结果，以及新植物种类花朵特征的录入，微处理单元分别与图像采集器、植物种类存储库、信息显示录入端相连，微处理单元负责图像采集器、植物种类存储库、信息显示录入端之间的信息传输。
[0003] 由此可见，上述技术方案存在以下问题：因与罂粟类似的花朵种类较多，导致无法识别的问题。
发明内容
[0004] 为此，本发明提供一种基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，用以克服现有技术中因类似花朵种类较多导致罂粟识别辨识度降低的问题。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供一种基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法，包括：
[0006] 步骤S1，利用中控模块控制采集模块分别采集花期罂粟以及花期虞美人在无干扰情况的对应轮廓图像记为标准轮廓，并将所述花期罂粟图像以及所述花期虞美人的所述轮廓图像进行花朵图像轮廓分析以生成罂粟花朵图像的外观轮廓函数，采用所述外观轮廓函数对样本集图像进行识别；
[0007] 步骤S2，采用所述无干扰情况下采集的花期罂粟的图像对所述中控模块进行预设训练时长的颜色图像分辨训练以识别图像中花朵轮廓面积内的图像颜色中包含的黑色面积占比，并根据所述中控模块预设的黑色面积标准占比对第一样本集的图像进行植物种类判断，以确定所述中控模块在所述无干扰情况下的分辨准确率；
[0008] 步骤S3，当所述中控模块达到第一预设性能时，利用所述采集模块将处于第一预设条件和/或第二预设条件的所述花期罂粟以及所述花期虞美人分别进行图像采集以生成第二样本集的图像，并通过所述中控模块对各所述第二样本集的图像进行种类判断并与其实际种类进行对照以确定所述中控模块在存在干扰情况下的分辨准确率是否达到第二预设性能，在未达到所述第二预设性能时通过对最小轮廓差进行调整，直至达到第二预设性能；
[0009] 步骤S4，利用所述采集模块以预设巡查周期对预设巡查区域的图像进行拍摄，并通过所述中控模块对该区域的罂粟分布进行分辨，并且中控模块根据连续两个预设巡查周期的罂粟分布情况判断中控模块的性能；
[0010] 步骤S5，当所述中控模块判定中控模块的性能未处于所述第二预设性能时，中控模块进行分辨异常告警，并通过处于所述第一预设条件和/或第二预设条件的所述花期罂粟进行调节，直至所述中控模块的性能达到第二预设性能；
[0011] 其中，所述预设训练时长为罂粟花期的对应时长，所述第一预设条件为罂粟置于透明玻璃后的对应条件，所述第二预设条件为阴雨天气的对应条件，所述第一样本集的图像为所述无干扰情况下采集的花期罂粟以及花期虞美人的图像，所述第一预设性能为所述中控模块对所述第一样本集的图像进行识别并判定图像中植物的种类与其实际种类一致的概率大于预设容许概率，所述第二预设性能为所述中控模块在对所述第二样本集的图像进行识别并判定图像中植物的种类与其实际种类一致的概率大于所述预设容许概率，所述干扰为拍摄图像扭曲或/和拍摄图像光照度低于标准光照程度，所述预设容许概率为P，P≥0.9。
[0012] 进一步地，在所述步骤S2中，所述中控模块设定有对应罂粟花期的罂粟标准高度区间，当识别到图像中的植物高度符合所述罂粟标准高度区间（Hα，Hβ）时，初步判定该图像符合罂粟识别高度；在识别到图像中的植物高度不符合所述罂粟标准高度区间时，初步判定该图像不符合罂粟识别高度并判定该图像对应植物不是罂粟；
[0013] 其中，所述高度为所述花期罂粟对应花朵顶部至土壤的相对高度，Hα为所述花期罂粟对应花朵顶部至土壤的最低高度，Hβ为所述花期罂粟对应花朵顶部至土壤的最高高度，（Hα，Hβ）为最小值为Hα、最大值为Hβ的开区间。
[0014] 进一步地，在所述步骤S2中，所述中控模块根据罂粟在所述第一预设条件对应的图像以及所述第二预设条件对应所述轮廓图像，以预设原点建立坐标系，其对应外观轮廓对应函数L0，其中L0=F（x），其对应的导数为L0’=F’（x），中控模块设定L0为所述花期罂粟的标准外观轮廓；
[0015] 对于第i株符合所述罂粟识别高度的植物，其外观轮廓对应函数为Li，其中，Li=F（x），其对应的导数为Li’=F’（x），设定其与所述标准外观轮廓的拟合度为ζ，ζ由式（1）确定：
[0016] （1）
[0017] 中控模块中设有最小轮廓误差α，
[0018] 若ζ≤α，所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像；
[0019] 若ζ＞α，所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟不同并将其识别为非罂粟图像。
[0020] 进一步地，对于第i株所述植物，在罂粟轮廓条件下，所述中控模块识别其高度为Hi，其中，Hi∈（Hα，Hβ），i=1，2，3，…，n，n＞2且n为整数，在所述罂粟识别高度内，中控模块中设有第一识别高度Hγ，Hα＜Hγ＜Hβ，中控模块将Hi与Hγ进行比较，以初步确定第i株植物是否为罂粟，
[0021] 若Hi≤Hγ，所述中控模块判定第i株植物的高度处于罂粟的标准区间，且，处于虞美人高度的标准区间，并根据所述第i株植物的颜色对第i株植物是否为罂粟进行进一步判断；
[0022] 若Hγ＜Hi，所述中控模块判定第i株植物的高度超出虞美人高度的标准区间，且，处于罂粟高度的标准区间，同时判断第i株植物为罂粟；
[0023] 其中，所述虞美人高度的标准区间为（Ha，Hγ），Ha为所述花期虞美人在自然环境下的最低高度，Hγ为所述花期虞美人在自然环境下的最高高度，所述罂粟轮廓条件为所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像。
[0024] 进一步地，所述中控模块在颜色识别条件对所述第i株植物进行颜色分辨以确定第i株植物的种类，中控模块识别第i株植物花朵轮廓面积内的图像颜色中包含的黑色面积占比为Si，所述中控模块存有所述花期罂粟对应的黑色标准面积占比S0以及黑色面积占比标准差Sα，设定第i株植物的黑色面积占比与黑色标准面积占比差为 ，，中控模块将 与Sα进行比较，以确定第i株植物的种类，
[0025] 若 ，所述中控模块判定所述第i株植物为罂粟并将第i株植物记录为罂粟；
[0026] 若 ，所述中控模块判定所述第i株植物为虞美人并将第i株植物记录为虞美人；
[0027] 当所述中控模块完成判定并记录时，中控模块将所述第i株植物的实际种类与判定种类进行对照，在完成全部植物的判断及对照后，若准确率大于所述预设容许概率，中控模块判定达到所述第一预设性能；
[0028] 其中，所述颜色识别条件为所述中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像且Hi≤Hγ。
[0029] 进一步地，在所述步骤S3中，所述中控模块对处于所述第一预设条件以及第二预设条件下的所述第i株植物进行判断，设定第i株植物在第一预设条件或第二预设条件下的对应的所述外观轮廓对应函数为kLi，其中，kLi=F（x），设定其与所述标准外观轮廓的拟合度为kζ，kζ由式（2）确定：
[0030] （2）
[0031] 若kζ≤α，所述中控模块判定第i株植物为罂粟；
[0032] 其中，若所述中控模块的判定结果与第i株植物的实际种类不符，中控模块按设定调整步长依次调大所述最小轮廓差α，直至中控模块能够在所述第一预设条件以及第二预设条件下将罂粟图像对应的植物种类识别为罂粟。
[0033] 进一步地，在所述步骤S4中，所述中控模块设有预设采集周期，对于第j个周期，其对应的识别出的所述花期罂粟数量为 ，第j+1个周期识别出的花期罂粟数量为 ，若，所述中控模块判定中控模块的性能未达到所述第二预设性能，中控模块识别
所述第j个周期与所述第j+1个周期中识别的罂粟对应的拍摄位置筛选出区别图像，并将所述区别图像及其实际种类增加至所述第二样本集重新对所述中控模块进行训练，以使中控模块的性能达到所述第二预设性能；
[0034] 若 ，所述中控模块判定中控模块的性能达到所述第二预设性能。
[0035] 进一步地，所述中控模块根据各所述周期中对应罂粟的数量以及对应的图像采集路径绘制罂粟分布图，中控模块中设有预设最大罂粟密度，当所述中控模块判定罂粟种植量超过最大罂粟密度时，并进行种植量超标告警。
[0036] 进一步地，所述采集模块包含带有若干摄像头的无人机，当对所述花期罂粟进行图像采集时，所述中控模块根据各摄像头拍摄的图像通过各摄像头的相对位置确定所述花期罂粟的高度，以及，通过图像颜色识别确定所述黑色面积和花朵轮廓面积。
[0037] 进一步地，当所述中控模块判定所述罂粟未处于预设罂粟花期时，中控模块调大所述预设采集周期对应的时间长度，以降低巡查频率，其中，所述预设罂粟花期为罂粟最早开花时间到罂粟最晚开花时间，并且所述预设罂粟花期与所述预设巡查区域有关。
[0038] 与现有技术相比，本发明的有益效果在于，利用识别罂粟并将罂粟与虞美人进行分辨的方式，不断对识别进行调整，在有效提升了对罂粟的分辨效率的同时，提升了罂粟识别的辨识度。
[0039] 进一步地，利用设置标准高度区间的方式，将不属于标准高度区间的植物排除，在有效降低了分辨罂粟的难度的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0040] 进一步地，通过对花朵轮廓的进行相似度判断的方式，分辨与外观与罂粟相似的花朵，在有效提升了罂粟分辨简易性的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0041] 进一步地，通过将仅符合罂粟高度的植株进行筛选的方式，将罂粟与虞美人区分开，在有效提升了对罂粟植株识别的效率的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0042] 进一步地，通过将罂粟花中黑色部分的百分比进行识别并分辨的方式，将罂粟与虞美人进行分辨，在有效提升了罂粟分辨清晰度的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0043] 进一步地，通过对罂粟的分辨调整对应的最小轮廓差以及黑色面积标准差，在有效提升了罂粟分辨的抗干扰能力的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0044] 进一步地，通过连续两个周期的罂粟数量识别判断中控模块的性能，同时利用调整最小轮廓差以及黑色面积标准差进行调节，在有效提升了系统自查能力的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0045] 进一步地，通过对罂粟的生长密度进行测量的方式，对超出容许数量的罂粟进行告警，在有效提升了系统辅助性的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0046] 进一步地，通过在采集模块中设置带有若干摄像头的无人机，对各植株进行3D图像采样，在有效提升了对植株信息收集的准确性的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0047] 进一步地，当罂粟经过花期时，延长采集周期，在有效降低能源消耗的同时，保持巡查区域的罂粟采集，从而进一步提升了罂粟识别的辨识度。
附图说明
[0048] 图1为本发明基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法的流程图；
[0049] 图2为本发明实施例识别系统的连接示意图；
[0050] 图3为本发明实施例罂粟轮廓的示意图；
[0051] 图4为本发明实施例无人机巡查路线示意图；
[0052] 其中：1：罂粟轮廓；2：黑色区域；3：无人机巡查路线；4：罂粟生长位置。
具体实施方式
[0053] 为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
[0054] 下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护面积。
[0055] 需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0056] 此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0057] 请参阅图1所示，其为基于AI技术应用于无人机巡查罂粟识别的方法的流程图，包括：
[0058] 步骤S1，利用中控模块控制采集模块分别采集花期罂粟以及花期虞美人在无干扰情况的对应轮廓图像记为标准轮廓，并将花期罂粟图像以及花期虞美人的轮廓图像进行花朵图像轮廓分析以生成罂粟花朵图像的外观轮廓函数，采用外观轮廓函数对样本集图像进行识别；
[0059] 步骤S2，采用无干扰情况下采集的花期罂粟的图像对中控模块进行预设训练时长的颜色图像分辨训练以识别图像中花朵轮廓面积内的图像颜色中包含的黑色面积占比，并根据中控模块预设的黑色面积标准占比对第一样本集的图像进行植物种类判断，以确定中控模块在无干扰情况下的分辨准确率；
[0060] 步骤S3，当中控模块达到第一预设性能时，利用采集模块将处于第一预设条件和/或第二预设条件的花期罂粟以及花期虞美人分别进行图像采集以生成第二样本集的图像，并通过中控模块对各第二样本集的图像进行种类判断并与其实际种类进行对照以确定中控模块在存在干扰情况下的分辨准确率是否达到第二预设性能，在未达到第二预设性能时通过对最小轮廓差进行调整，直至达到第二预设性能；
[0061] 步骤S4，利用采集模块以预设巡查周期对预设巡查区域的图像进行拍摄，并通过中控模块对该区域的罂粟分布进行分辨，并且中控模块根据连续两个预设巡查周期的罂粟分布情况判断中控模块的性能；
[0062] 步骤S5，当中控模块判定中控模块的性能未处于第二预设性能时，中控模块进行分辨异常告警，并通过处于第一预设条件和/或第二预设条件的花期罂粟进行调节，直至中控模块的性能达到第二预设性能；
[0063] 请参阅图2所示，其为本发明实施例识别系统的连接示意图。
[0064] 其中，预设训练时长为罂粟花期的对应时长，第一预设条件为罂粟置于透明玻璃后的对应条件，第二预设条件为阴雨天气的对应条件，第一样本集的图像为无干扰情况下采集的花期罂粟以及花期虞美人的图像，第一预设性能为中控模块对第一样本集的图像进行识别并判定图像中植物的种类与其实际种类一致的概率大于预设容许概率，第二预设性能为中控模块在对第二样本集的图像进行识别并判定图像中植物的种类与其实际种类一致的概率大于预设容许概率，干扰为拍摄图像扭曲或/和拍摄图像光照度低于标准光照程度，预设容许概率为P，P≥0.9。
[0065] 利用识别罂粟并将罂粟与虞美人进行分辨的方式，不断对识别进行调整，在有效提升了对罂粟的分辨效率的同时，提升了罂粟识别的辨识度。
[0066] 具体而言，在步骤S2中，中控模块设定有对应罂粟花期的罂粟标准高度区间，当识别到图像中的植物高度符合罂粟标准高度区间（Hα，Hβ）时，初步判定该图像符合罂粟识别高度；在识别到图像中的植物高度不符合罂粟标准高度区间时，初步判定该图像不符合罂粟识别高度并判定该图像对应植物不是罂粟；
[0067] 其中，高度为花期罂粟对应花朵顶部至土壤的相对高度，Hα为花期罂粟对应花朵顶部至土壤的最低高度，Hβ为花期罂粟对应花朵顶部至土壤的最高高度，（Hα，Hβ）为最小值为Hα、最大值为Hβ的开区间。
[0068] 利用设置标准高度区间的方式，将不属于标准高度区间的植物排除，在有效降低了分辨罂粟的难度的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0069] 请参阅图3所示，其为本发明实施例罂粟轮廓的示意图。
[0070] 以罂粟花蕊围成的多边形的几何中心为原点建立坐标系，罂粟轮廓1对应一个函数Li=F（x），罂粟轮廓1内存在有黑色区域2，中控模块根据罂粟轮廓1与标准外观轮廓的相似度对植株进行判断。
[0071] 具体而言，在步骤S2中，中控模块根据罂粟在第一预设条件对应的图像以及第二预设条件对应轮廓图像，以预设原点建立坐标系，其对应外观轮廓对应函数L0，其中L0=F（x），其对应的导数为L0’=F’（x），中控模块设定L0为花期罂粟的标准外观轮廓；
[0072] 对于第i株符合罂粟识别高度的植物，其外观轮廓对应函数为Li，其中，Li=F（x），其对应的导数为Li’=F’（x），设定其与标准外观轮廓的拟合度为ζ，ζ由式（1）确定：
[0073] （1）
[0074] 中控模块中设有最小轮廓误差α，
[0075] 若ζ≤α，中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像；
[0076] 若ζ＞α，中控模块判定第i株植物的外观与罂粟不同并将其识别为非罂粟图像。
[0077] 通过对花朵轮廓的进行相似度判断的方式，分辨与外观与罂粟相似的花朵，在有效提升了罂粟分辨简易性的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0078] 具体而言，对于第i株植物，在罂粟轮廓条件下，中控模块识别其高度为Hi，其中，Hi∈（Hα，Hβ），i=1，2，3，…，n，n＞2且n为整数，在罂粟识别高度内，中控模块中设有第一识别高度Hγ，Hα＜Hγ＜Hβ，中控模块将Hi与Hγ进行比较，以初步确定第i株植物是否为罂粟，
[0079] 若Hi≤Hγ，中控模块判定第i株植物的高度处于罂粟的标准区间，且，处于虞美人高度的标准区间，并根据第i株植物的颜色对第i株植物是否为罂粟进行进一步判断；
[0080] 若Hγ＜Hi，中控模块判定第i株植物的高度超出虞美人高度的标准区间，且，处于罂粟高度的标准区间，同时判断第i株植物为罂粟；
[0081] 其中，虞美人高度的标准区间为（Ha，Hγ），Ha为花期虞美人在自然环境下的最低高度，Hγ为花期虞美人在自然环境下的最高高度，罂粟轮廓条件为中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像。
[0082] 其中，虞美人高度的标准区间为（Ha，Hγ），Ha为花期虞美人在自然环境下的最低高度，Hγ为花期虞美人在自然环境下的最高高度。
[0083] 通过将仅符合罂粟高度的植株进行筛选的方式，将罂粟与虞美人区分开，在有效提升了对罂粟植株识别的效率的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0084] 具体而言，中控模块在颜色识别条件对第i株植物进行颜色分辨以确定第i株植物的种类，中控模块识别第i株植物花朵轮廓面积内的图像颜色中包含的黑色面积占比为Si，中控模块存有花期罂粟对应的黑色标准面积占比S0以及黑色面积占比标准差Sα，设定第i株植物的黑色面积占比与黑色标准面积占比差为 ， ，中控模块将与Sα进行比较，以确定第i株植物的种类，
[0085] 若 ，中控模块判定第i株植物为罂粟并将第i株植物记录为罂粟；
[0086] 若 ，中控模块判定第i株植物为虞美人并将第i株植物记录为虞美人；
[0087] 当中控模块完成判定并记录时，中控模块将第i株植物的实际种类与判定种类进行对照，在完成全部植物的判断及对照后，若准确率大于预设容许概率，中控模块判定达到第一预设性能；
[0088] 其中，颜色识别条件为中控模块判定第i株植物的外观与罂粟相同并将其识别为罂粟图像且Hi≤Hγ。
[0089] 通过将罂粟花中黑色部分的百分比进行识别并分辨的方式，将罂粟与虞美人进行分辨，在有效提升了罂粟分辨清晰度的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0090] 具体而言，在步骤S3中，中控模块对处于第一预设条件以及第二预设条件下的第i株植物进行判断，设定第i株植物在第一预设条件或第二预设条件下的对应的外观轮廓对应函数为kLi，其中，kLi=F（x），设定其与标准外观轮廓的拟合度为kζ，kζ由式（2）确定：
[0091] （2）
[0092] 若kζ≤α，中控模块判定第i株植物为罂粟；
[0093] 其中，若中控模块的判定结果与第i株植物的实际种类不符，中控模块按设定调整步长依次调大最小轮廓差α，直至中控模块能够在第一预设条件以及第二预设条件下将罂粟图像对应的植物种类识别为罂粟。
[0094] 通过对罂粟的分辨调整对应的最小轮廓差以及黑色范围标准差，在有效提升了罂粟分辨的抗干扰能力的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0095] 具体而言，在步骤S4中，中控模块设有预设采集周期，对于第j个周期，其对应的识别出的花期罂粟数量为 ，第j+1个周期识别出的花期罂粟数量为 ，若 ，中控模块判定中控模块的性能未达到第二预设性能，中控模块识别第j个周期与第j+1个周期中识别的罂粟对应的拍摄位置筛选出区别图像，并将区别图像及其实际种类增加至第二样本集重新对中控模块进行训练，以使中控模块的性能达到第二预设性能；
[0096] 若 ，中控模块判定中控模块的性能达到第二预设性能。
[0097] 通过连续两个周期的罂粟数量识别判断中控模块的性能，同时利用调整最小轮廓差以及黑色范围标准差进行调节，在有效提升了系统自查能力的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0098] 具体而言，中控模块根据各周期中对应罂粟的数量以及对应的图像采集路径绘制罂粟分布图，中控模块中设有预设最大罂粟密度，当中控模块判定罂粟种植量超过最大罂粟密度时，并进行种植量超标告警。
[0099] 通过对罂粟的生长密度进行测量的方式，对超出容许数量的罂粟进行告警，在有效提升了系统辅助性的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0100] 具体而言，采集模块包含带有若干摄像头的无人机，当对花期罂粟进行图像采集时，中控模块根据各摄像头拍摄的图像通过各摄像头的相对位置确定花期罂粟的高度，以及，通过图像颜色识别确定黑色面积和花朵轮廓面积。
[0101] 通过在采集模块中设置带有若干摄像头的无人机，对各植株进行3D图像采样，在有效提升了对植株信息收集的准确性的同时，进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0102] 具体而言，当中控模块判定罂粟未处于预设罂粟花期时，中控模块调大预设采集周期对应的时间长度，以降低巡查频率，其中，预设罂粟花期为罂粟最早开花时间到罂粟最晚开花时间，并且预设罂粟花期与预设巡查区域有关。
[0103] 当罂粟经过花期时，延长采集周期，在有效降低能源消耗的同时，保持巡查区域的罂粟采集，从而进一步提升了罂粟识别的辨识度。
[0104] 利用本申请技术方案进行罂粟识别的步骤如下：
[0105] 请继续参阅图3所示，采集模块在进行采集中能够控制无人机上的各摄像头拍摄到透过树木以及大棚等遮挡物拍摄植株的对应外观，同时，能够以多个倾斜角度拍摄同一植株，中控模块根据采集模块对同一植株的各拍摄内容，能够清晰地得到对应植株的高度以及图3所示的花朵外观。
[0106] 请参阅图4所示，其为本发明实施例无人机巡查路线示意图。
[0107] 中控模块中的无人机以预设的无人机巡查路线3进行巡查，中控模块将无人机发现的罂粟生长位置4标记在对应位置上，同时，按预设面积进行区域划分，当识别到单个区域内的罂粟生长数量达到预设数量时，中控模块判定该区域非法种植罂粟。
[0108] 将处于花期的单个罂粟外观录入中控模块，同时，将该罂粟透过玻璃、光线较暗的图像进行记录，同时，利用中控模块对训练用罂粟图像以及训练用虞美人图像进行分辨，若其能使分辨罂粟的成功率达到90%以上，中控模块判定记录的图像以及识别用方法能够达到第一预设性能；
[0109] 然后将训练用罂粟以及虞美人置于玻璃后和/或光线较暗的位置进行识别，若分辨率能达到90%以上，中控模块判定识别用的参数能够达到第二预设性能，若不能，将对应参数调大或调小，以使对应的灵敏度减弱或增强，再进行实验，直至能达到第二预设性能。
[0110] 当中控模块的识别性能能够达到第二预设性能时，进行无人机巡查，并判断其是否符合第二预设性能，不符合时对其参数值进行不断调整和/或对训练样本集进行更新的同时，对无人机的巡查结果进行记录。
[0111] 以面积为500㎡的巡航区域为例：
[0112] 若其罂粟总数量为5株，中控模块判定该区域未非法种植罂粟；
[0113] 若其罂粟总数量为6株，中控模块判定该区域非法种植罂粟。
[0114] 可以理解的是，本发明所述方法在无人机进行巡查以及采集的图像的行为均获得授权并符合国家法律规定。
[0115] 至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护面积显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护面积之内。
[0116] 以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护面积之内。
