一种基于无人机的畜禽养殖污染源监测系统
技术领域
本发明涉及无人机污染监测领域,特别涉及一种基于无人机的畜禽养殖污染源监测系统。
背景技术
随着我国经济社会的高速发展和城市化进程不断加快,水污染已经成为制约国民经济可持续发展的重要因素。水污染的来源主要有农业面源污染、畜禽养殖污染、水产养殖污染、农村生活污染、河道内源污染等,其中畜禽养殖污染在各类污染源中对水环境影响较大,所以该染源调查工作对水污染防治具有重要意义。
传统畜禽养殖污染源调查工作方法主要是现场调研法和无人机航拍法。现场调研法是调研人员根据养殖现场情况进行调研记录的方法,此方法虽然精确度高,但耗时耗力,调查效率低下,而传统无人机航拍法是利用无人机在畜禽养殖区域附近进行拍摄记录的方法,此方法节省人力物力,但后期处理分析航拍照片时需要从众多照片筛选出畜禽养殖污染源,而且无法准确区分不同畜禽种类的养殖污染源,从而影响畜禽养殖污染源调查工作的高效性和准确性。
发明内容
基于此,本申请实施例提供了一种基于无人机的畜禽养殖污染源监测系统,可以在满足监测精度的同时,具有较高的效率。
一种基于无人机的畜禽养殖污染源监测系统,所述系统包括红外线探测模块、雷达探测模块、音频识别模块、图像识别模块、无线传输模块、处理模块以及污染源识别模块;
所述红外线探测模块,用于将从待测区域探测到的红外辐射信号转换为红外热成像图,并将所述红外热成像图通过所述无线传输模块传输至所述处理模块;
所述雷达探测模块,用于向所述待测区域发出脉冲信号,并将接收到的反射信号进行处理得到微分电路信号,并将所述微分电路信号通过所述无线传输模块发送至所述处理模块;
所述音频识别模块,用于收集所述待测区域的声波信号,并将收集到的所述声波信号通过所述无线传输模块发送至所述处理模块;
所述图像识别模块,用于拍摄所述待测区域的图像,并根据预设程序对所述图像进行图像识别得到图像识别信息,并将所述图像识别信息通过所述无线传输模块发送至所述处理模块;
所述处理模块,用于分别根据所述红外热成像图、所述微分电路信号、所述声波信号、所述图像识别信息得到所述待测区域的污染源信息,并将所述污染源信息发送至所述污染源识别模块;
所述污染源识别模块根据得到的所述污染源信息得到待测区域的畜禽种类、畜禽数量以及畜禽经纬度坐标。
在其中一个实施例中,所述分别根据所述红外热成像图、所述微分电路信号、所述声波信号、所述图像识别信息得到所述待测区域的污染源信息,包括:
根据所述红外热成像图得到所述待测区域中畜禽种类、数量及经纬度坐标;
根据所述微分电路信号得到所述待测区域中畜禽种类;
根据所述声波信号得到所述待测区域中畜禽种类;
根据所述图像识别信息得到所述待测区域中畜禽种类和数量。
在其中一个实施例中,根据所述红外热成像图得到所述待测区域中畜禽种类、数量及经纬度坐标,包括:
根据所述红外热成像图中热量的高低和成像面积来分析确定所述待测区域中畜禽种类;
根据所述红外热成像图中成像数量来确定所述待测区域中畜禽数量;
根据所述待测区域红外线探测位置来计算所述待测区域经纬度坐标。
在其中一个实施例中,根据所述微分电路信号得到所述待测区域中畜禽种类,包括:
处理模块中预存储有所有畜禽种类的微分电路输出信号模板;
将所述微分电路信号与所述微分电路输出信号模板相匹配,确定所述待测区域中畜禽种类。
在其中一个实施例中,根据所述声波信号得到所述待测区域中畜禽种类,包括:
处理模块中预存储有所有畜禽种类的声波频率模板;
将所述声波信号与所述声波频率模板相匹配,确定所述待测区域中畜禽种类。
在其中一个实施例中,所述预设程序包括畜禽匹配模型程序和数量识别程序,其中:
所述畜禽匹配模型程序,用于识别图像中畜禽种类;
所述数量识别程序,用于识别图像中畜禽数量。
在其中一个实施例中,所述红外线探测模块,用于将从待测区域探测到的红外辐射信号转换为红外热成像图,包括:
通过红外线传感器将所述待测区域探测到的红外辐射信号转换为电信号;根据所述电信号得到所述红外热成像图。
在其中一个实施例中,所述雷达探测模块,用于向所述待测区域发出脉冲信号,包括:
通过编码器控制脉冲振荡器产生窄脉冲信号,并通过发射天线将所述窄脉冲信号发向所述待测区域。
在其中一个实施例中,所述音频识别模块包括噪音过滤器和声波传感器;
所述噪音过滤器用于将无人机本身飞行噪音和其它非目标的背景噪音进行滤除;
所述声波传感器用于收集滤除后的声音。
在其中一个实施例中,所述系统还包括:储存模块,所述储存模块用于储存得到的所述红外热成像图、所述微分电路信号、所述声波信号、所述图像识别信息以及所述待测区域的污染源信息。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括:
通过对待测区域中红外辐射信号、反射信号、声波信号以及图像信息对畜禽养殖污染源中的畜禽种类、数量和经纬度坐标进行探测,在满足监测精度的同时,具有较高的效率。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种基于无人机的畜禽养殖污染源监测系统示意图;
图2为本申请实施例提供的红外线探测模块的工作流程图;
图3为本申请实施例提供的雷达探测模块的工作流程图;
图4为本申请实施例提供的音频识别模块的工作流程图;
图5为本申请实施例提供的利用本系统进行污染源识别的示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在本申请实施例的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“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。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
本申请提供了一种基于无人机的畜禽养殖污染源监测系统,如图1所示,该系统包括:红外线探测模块、雷达探测模块、音频识别模块、图像识别模块、无线传输模块、处理模块以及污染源识别模块。
在本申请实施例中,红外线探测模块,用于将从待测区域探测到的红外辐射信号转换为红外热成像图,并将红外热成像图通过无线传输模块传输至处理模块。
具体的,如图2,红外线探测模块将红外线探测技术融入到无人机技术系统中。无人机飞到畜禽养殖区域附近时,被探测畜禽的红外辐射能量聚集到红外线传感器,红外线传感器中的热释电元件接受到红外辐射,温度发生的变化时会向外释放电荷,释放电荷会转换为输出电信号,将电信号经内部处理后通过无线传输模块传输至处理模块,并可以再处理模块所连接的航拍监视器中显示红外热成像图。调查人员从红外热成像图中发现可疑畜禽养殖污染源,按下无人机遥控器拍照键,记录畜禽污染源成像图。
在本申请实施例中,处理模块根据红外热成像图中热量的高低和成像面积来分析确定待测区域中畜禽种类;根据红外热成像图中成像数量来确定待测区域中畜禽数量;根据待测区域红外线探测位置来计算待测区域经纬度坐标。
雷达探测模块,用于向待测区域发出脉冲信号,并将接收到的反射信号进行处理得到微分电路信号,并将微分电路信号通过无线传输模块发送至处理模块。
在本申请实施例中,雷达探测模块由编码器、脉冲振荡器、发射天线、接收机组成。
如图3,雷达探测模块利用电磁波的反射原理,由编码器控制脉冲振荡器产生窄脉冲信号,并通过发射天线辐射出去。反射信号经过天线送到接收机采样头,由脉冲振荡器产生的信号经过延时电路产生窄脉冲作为距离门,对接收信号进行选择,采样头输出的信号经过积分电路,对接收信号进行积累,放大滤波电路对该信号进行放大滤波,检测电路中的微分电路对放大后的信号进行微分,如果没有畜禽活动目标,微分电路的输出为一固定值,如果有畜禽活动目标,微分电路输出将发生微小的变化。微分电路输出信号通过无线传输模块发送至处理模块。
处理模块中预存储有所有畜禽种类的微分电路输出信号模板,即每种畜禽类别对应固定的微分电路输出信号变化规律,将所有畜禽种类的微分电路输出信号模板输入处理模块,遵循最大相似原则,将收集到的微分电路输出信号与已输入模板信号相匹配,确定待测区域中畜禽种类。
音频识别模块,用于收集待测区域的声波信号,并将收集到的声波信号通过无线传输模块发送至处理模块。
在本申请实施例中,音频识别模块包括噪音过滤器、声波传感器,如图4,噪音过滤器用于将无人机本身飞行噪音和其它非目标的背景噪音进行滤除;声波传感器用于收集滤除后的声音。
当无人机飞到待测区域附近时,进行全方位的声波信息收集,噪音过滤器将无人机本身飞行噪音和其它非目标的背景干扰波过滤,过滤后通过声波传感器收集到以空气为载体的畜禽发声声波,并将收集到的声波信号通过无线传输模块发送至处理模块。
处理模块中预存储有所有畜禽种类的声波频率模板,即每种畜禽类别对应固定的声波频率,
将收集声波信号与声波频率模板相匹配,遵循最大相似原则,确定待测区域中畜禽种类。
图像识别模块,用于拍摄待测区域的图像,并根据预设程序对图像进行图像识别得到图像识别信息,并将图像识别信息通过无线传输模块发送至处理模块。
在本申请实施例中,预设程序包括畜禽匹配模型程序和数量识别程序,其中:畜禽匹配模型程序,用于识别图像中畜禽种类;数量识别程序,用于识别图像中畜禽数量。
具体的,无人机中图像识别模块航拍畜禽养殖区域得到基本图像,畜禽匹配模型程序将基本图像与畜禽匹配模型相匹配,识别为特定类型的畜禽,数量识别程序则根据基本图像中的畜禽图像计算出畜禽数量,并将图像识别信息通过无线传输模块发送至处理模块。
处理模块,用于分别根据红外热成像图、微分电路信号、声波信号、图像识别信息得到待测区域的污染源信息,并将污染源信息发送至污染源识别模块。
待测区域的污染源信息可以是根据红外热成像图所得到的待测区域中畜禽种类、数量及经纬度坐标;
或根据微分电路信号得到的待测区域中畜禽种类;
或根据声波信号得到的待测区域中畜禽种类;
或根据图像识别信息得到待测区域中畜禽种类和数量。
污染源识别模块根据得到的污染源信息得到待测区域的畜禽种类、畜禽数量以及畜禽经纬度坐标。
如图5,下面给出一种本申请可选的污染源识别过程:
污染源识别模块设定A可以表示畜禽种类,B可以表示畜禽数量,C可以表示畜禽经纬度坐标;并且数字1表示为利用红外线探测模块得到的红外热成像图所得出的信息;数字2表示为利用雷达探测模块得到的微分电路信号所得出的信息;数字3表示为利用音频识别模块得到的声波信号所得出的信息,数字4表示为利用图像识别模块得到的图像识别信息所得出的信息,
例如,在处理模块中,根据红外热成像图所得到的待测区域中畜禽种类A1、数量B1及经纬度坐标C1;
根据微分电路信号得到的待测区域中畜禽种类A2;
根据声波信号得到的待测区域中畜禽种类A3;
根据图像识别信息得到待测区域中畜禽种类A4和数量B4。
同时设定,红外热成像图、微分电路信号、声波信号以及图像识别信息识别精确度系数比为N1:N2:N3:N4=0.9:0.8:0.5:1,即图像识别模块所得到的信息具有最高的精确度,音频识别模块具有最低的精确度。
污染源识别模块中识别程序对于畜禽种类A判别原则:
A1=A2=A3=A4,畜禽种类判别为A1、A2、A3、A4。(具体表示为根据红外热成像图、微分电路信号、声波信号、图像识别信息所识别出待测区域的畜禽种类都相同,即A1=A2=A3=A4,那么可以认为待测区域的畜禽种类判别为A1、A2、A3、A4)
A1=A2=A3≠A4,畜禽种类判别为A1、A2、A3。(具体表示为根据红外热成像图、微分电路信号、声波信号所识别出待测区域的畜禽种类都相同,即A1=A2=A3,但是与图像识别信息识别出的A4不同,那么可以认为待测区域的畜禽种类判别为A1、A2、A3)
A1=A2=A4≠A3,畜禽种类判别为A1、A2、A4。(具体表示为根据红外热成像图、微分电路信号、图像识别信息所识别出待测区域的畜禽种类都相同,即A1=A2=A4,但是与声波信号识别出的A3不同,那么可以认为待测区域的畜禽种类判别为A1、A2、A4)
A2=A3=A4≠A1,畜禽种类判别为A2、A3、A4。(具体表示为根据微分电路信号、图像识别信息所识别出待测区域的畜禽种类都相同,即A2=A3=A4,但是与红外热成像图识别出的A1不同,那么可以认为待测区域的畜禽种类判别为A2、A3、A4)
A1=A3=A4≠A2,畜禽种类判别为A1、A3、A4。(具体表示为根据红外热成像图、声波信号、图像识别信息所识别出待测区域的畜禽种类都相同,即A1=A3=A4,但是与微分电路信号识别出的A2不同,那么可以认为待测区域的畜禽种类判别为A1、A3、A4)
A1=A2≠A3=A4,N1+N2=1.7,N3+N4=1.5,(N1+N2)>(N3+N4),畜禽种类判别为A1、A2。(具体表示为根据红外热成像图与微分电路信号所识别出待测区域的畜禽种类都相同;声波信号、图像识别信息所识别出待测区域的畜禽种类都相同但不同于红外热成像图与微分电路信号所识别出待测区域的畜禽种类;即A1=A2≠A3=A4;根据红外热成像图识别精确度系数N1加上微分电路信号精确度系数N2,即N1+N2=1.7;根据声波信号识别精确度系数N3加上图像识别信息信号精确度系数N4,即N3+N4=1.5,两者进行比较可以看出(N1+N2)>(N3+N4),则认为畜禽种类判别为红外热成像图判别种类A1与微分电路信号判别种类A2)
以下采用的均是根据红外热成像图、微分电路信号、声波信号以及图像识别信息识别精确度系数,确定系数和最高的种类为待测区域的判别种类,具体过程不再赘述。
A1=A3≠A2=A4,N1+N3=1.4,N2+N4=1.8,(N2+N4)>(N1+N3),畜禽种类判别为A2、A4。
A1=A4≠A2=A3,N1+N4=1.9,N2+N3=1.3,(N1+N4)>(N2+N3),畜禽种类判别为A1、A4。
A1=A2≠A3≠A4,畜禽种类判别为A1、A2。
A1=A3≠A2≠A4,畜禽种类判别为A1、A3。
A1=A4≠A2≠A3,畜禽种类判别为A1、A4。
A2=A3≠A1≠A4,畜禽种类判别为A2、A3。
A2=A4≠A1≠A3,畜禽种类判别为A2、A4。
A3=A4≠A1≠A2,畜禽种类判别为A3、A4。
A1≠A2≠A3≠A4,N4>N1>N2>N3,畜禽种类判别为A4。
在本申请实施例中,由于待测区域的畜禽数量只受到红外热成像图B1和识别信息影响B4,则待测区域的畜禽数量B表示为待测区域的畜禽经纬度坐标C表示为C=C1。
本系统还包括储存模块用于储存得到的红外热成像图、微分电路信号、声波信号、图像识别信息以及待测区域的污染源信息。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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