本发明涉及一种用于种植物田地的害虫处理的方法和装置，其关于有益种群具有改进的效率和可持续性。
背景技术
目前，关于害虫种群处理种植物的常用方法是均匀施用农药，其例如均匀喷洒到整个田地的种植物上。农民可以对田地的种植物进行查看并且可以根据单一种植点来评估哪种农药将被施用以及哪些农药剂量可以被认为是合理的。然而，害虫管理面临越来越大的压力，因为杀虫剂或农药的副作用可能很重，并且可能将田间的生物多样性减少到不可接受的程度。如果减少杀虫剂或农药量，进而产量损失可能很重，如果害虫管理未适当完成，这可能导致生产性损失。农民在油菜或马铃薯种植物看到了这种效果。进一步地，减少田地中的农药和杀虫剂对益虫提供了更好的保护。然而，很难找到用于农药或杀虫剂的适当剂量。一些害虫目标容易在植物上看到，但是农民不能考虑到所有田间区域关于害虫的种群可能具有不同的情况。
一些处理，例如油菜籽中的花粉甲虫或马铃薯中的马铃薯甲虫，由基于个体看到的许多昆虫/害虫来驱动。现今，农民在田地水平上做出这些决策，然而不是在区域水平上，尽管害虫密度有时可能跨田地严重变化。
本发明试图克服该缺陷。
技术实现要素：
本发明提供了根据独立权利要求的一种用于种植物田地的害虫处理的方法、一种用于害虫处理的控制装置和一种用于种植物田地的害虫处理的处理装置，而进一步的实施例包含在从属权利要求中。
根据第一方面，提供了一种用于种植物田地的害虫处理的方法，其中，所述方法包括：拍摄所述种植物田地的种植物的预定范围的图像，识别拍摄的所述预定范围的图像上的项目，基于所识别的项目和具有存储的昆虫种群的样本的数据库来标识昆虫种群的一个或多个图案，基于所标识的图案来确定昆虫种群数量的度量，基于所确定的昆虫种群数量来控制处理装置的处理布置，其中，处理布置的控制包括如果第一类型和/或第二类型的害虫的数量超过预定阈值，则激活处理单元，以及如果特定类型的益虫的数量超过预定阈值，则阻止处理单元被激活。
因此，考虑到害虫的种群以及益虫的种群，方法可以基于所识别和所标识的昆虫种群提供关于是否将激活处理单元的自动化决定。在这方面，该方法包括从种植物田地的种植物的预定范围拍摄图像，该图像可以从像例如摄像头的图像捕获装置拍摄。应当注意，图像捕获不仅包括拍摄允许空间分辨检测的静态图片，而且可包括时间分辨成像，例如所述种植物的视频序列或激光扫描，其可以允许时间分辨成像。图像捕获可能对可见光和红外光敏感。图像捕获还可包括特定参数的光学检测，如运动图案和频率。图像还可以通过例如可以在种植物田地周围飞行的UAV(无人驾驶飞行器)或在所述种植物周围移动并且获取影像的机器人陆地车辆来获取。提供了该图像，使得可以基于所提供的图像执行该方法。在这方面，应当理解，拍摄图像并不强制包括摄像头的实际操作，而是也可以意味着通过例如用于图像数据的数据输入接口拍摄已经生成的图像。该方法然后识别所提供的图像上的项目并使用识别的项目来标识昆虫种群的图案。该标识可以基于识别的项目以及数据库中的存储的昆虫种群样本而发生。数据库中存储的样本可以是例如可与识别的项目相比较以便从数据库推断昆虫种群的图案。基于此，该方法包括基于所标识的图案来确定昆虫种群数量的度量。应当注意，该确定还可考虑附加信息，像例如提供比例或百分比的统计数据，在统计上多少昆虫在叶子的顶部或叶子的底部，使得根据该比率可以推断总共多少昆虫在叶子上，即使图像仅描绘了例如叶子的顶部。在确定昆虫种群数量的度量之后，它是害虫种群或益虫种群，处理装置的处理布置可以基于所确定的昆虫种群数量来控制。应当注意，控制处理布置并不强制意味着例如处理装置的喷嘴的立即激活，而是也可以构成向远程处理布置或处理装置提供信号或指令，使得现场的处理布置或处理装置可以基于此执行例如喷雾器的喷嘴的激活或去激活，即使所述识别、标识、确定和控制在远程站点执行。在这方面，应当理解，如上文所概述的方法可以在远程控制装置上执行，该远程控制装置不必需提供在田地上的处理装置上。特别地，该方法可以在服务提供商侧执行，服务提供商侧接收例如由田地上的摄像头拍摄并提交给远程服务提供商的图像，其中，服务提供商执行所述方法并提供信号或指令，该信号或指令被发送到田地上的远程处理装置以执行像例如喷嘴布置的处理布置的激活或去激活。根据所述方法，所述处理布置的控制包括如果第一类型(例如，花粉甲虫)和/或第二类型(例如，马铃薯甲虫)的害虫的数量超过预定阈值，则激活处理单元，例如，喷嘴。应当理解，对于不同类型的害虫可以存在单独并且不同的预定阈值。如果确定超过预定阈值，则所述方法决定激活处理装置的处理布置，例如，喷嘴。然而，该激活应当仅在没有益虫受影响的情况下发生。因此，如上文所描述的激活仅在未检测到或仅检测到少量益虫的情况下发生，否则该方法阻止处理布置的激活。因此，可以实现害虫处理仅在未预期到益虫受伤害的情况下发生。还应当注意，激活率(百分比)可能与昆虫的数量有关。
根据本发明的实施例，处理布置的控制基于一方面存储了害虫种群数量和益虫种群数量的关系和另一方面针对处理单元的相应定量激活等级的查找表来执行，所述处理单元被分配给相应的关系。
因此，激活和去激活不仅是数字开启/关闭激活，而且可包括取决于害虫种群数量和益虫种群数量的特定激活等级。通常，处理单元(像例如喷嘴)的定量激活等级在检测到的害虫数量高时更高，并且在增加的益虫种群数量时减小。在没有益虫被标识的情况下，检测到的害虫量可能与用于处理单元的定量激活等级直接相关。然而，定量激活等级可以仅在非常少量的检测到的益虫时显著降低，因为益虫的产量可能比由害虫造成的恶化高得多。在这方面，查找表可包括害虫数量和益虫数量以及处理装置或单元的对应定量激活等级的多个组合。应当注意，这样的查找表可以是具有在其上存储的离散值和关系的数值查找表，而且可以是特定算法，其可包括害虫种群(不同类型的)、益虫种群(不同类型的)和激活等级的参数。
根据本发明的实施例，识别拍摄图像上的项目基于至少一个像素的光谱检测，特别是红-绿-近红外RGNIR检测来执行，其中，图案基于RGNIR颜色空间中的至少一个检测的像素的位置。
因此，害虫和益虫关于特定色谱的特定特性可以用于特定类型的昆虫的标识。如果例如在像RGNIR颜色空间的特定颜色空间中，特定类型的昆虫，无论它是害虫还是益虫，具有独特的光谱图案，这使得可以例如在剩余的种植物或土壤上清楚标识这样的昆虫，剩余的种植物或土壤上也提供在所拍摄的图像上。光谱分析可以基于基于摄像头的成像来执行，其中，该图像可以携带所成像的项目的颜色和/或光谱信息。
根据本发明的实施例，标识昆虫种群的一个或多个图案基于由数据库的所存储的昆虫种群(特定类型的)样本馈送的或基于该数据库的所存储的昆虫种群样本的算法。
因此，昆虫种群(害虫或益虫)的标识可以作为特定算法的基础，该算法可以基于存储在数据库中的昆虫种群的样本。这可能导致具有自学习特性的系统，使得在应用该方法几个季节之后，标识可以随着时间的推移而改进。
根据本发明的实施例，所标识的昆虫种群的图案作为昆虫种群的样本被存储在数据库中。
因此，可以采取所标识的昆虫种群的图案(它是害虫种群或益虫种群)以更新或扩展数据库。该过程可以被认为是数据库的自学习过程，使得数据库涵盖增加数量的图案样本，这些图案样本可以用于如上文所概述的标识过程。图案分析可以基于基于摄像头的成像来执行，其中，图像可以携带成像项目、特别是害虫或害虫种群的形状信息。图案分析也可以基于激光扫描过程来执行，其中，激光扫描图案可以携带成像项目、特别是害虫或害虫种群的形状信息。
根据本发明的实施例，识别项目在多个预定范围上同时执行，其中，标识昆虫种群的一个或多个图案分别在该多个预定范围上执行，其中，确定多个昆虫种群数量的度量分别在该多个预定范围上执行，其中，控制处理装置的处理布置针对分配给该多个预定范围中的相应预定范围的一个或多个处理单元来执行。
因此，田地的分辨率不限于处理装置的轨道宽度，例如，喷雾器装置的悬臂的长度，但是可以通过将处理装置的轨道宽度划分为子轨道来改进。处理装置的轨道将被理解为处理装置可以同时处理种植物的线的宽度。应当注意，范围的大小可以减小到由处理装置的单个喷嘴处理的处理斑的大小。在这种情况下，所述方法可以单独在预定范围或处理斑中的每一个上执行。应当注意，即使针对超过一个预定范围的方法基于单个图像，较大图像也可以分成用作用于识别和标识的基础的相应范围。
根据本发明的实施例，识别图像上的项目包括对特定类型的昆虫的形状、翼拍频率和光谱特征(特别是在RGNIR颜色空间中的光谱特征)的识别中的至少一种。
因此，不仅可以考虑昆虫种群的图案用于识别和标识，而且可以考虑单个昆虫的形状、昆虫的特定图案的形状，特别是昆虫的背面图案的形状，或昆虫种群的特定图案。作为替代或另外，昆虫的翼拍频率可以检测、确定并且用于标识特定类型的昆虫。翼拍频率可以通过例如激光扫描种植物和评价检测到的频谱来检测。光谱中的特定特征可以指示特定类型的昆虫。作为替代或另外，昆虫的特定光谱特征也可用于标识，其对于特定类型的昆虫可能是唯一的。应当注意，所述光谱特征可以允许区分具有类似形状或类似种群图案的昆虫的类型，尽管昆虫是不同的并且可能要求不同的措施，例如，不同的农药或杀虫剂。这也适用于翼拍光谱分析。当使用光学或翼拍频率光谱特征时，可以施用更定制的农药或杀虫剂应用。在这方面，红-绿-近红外RGNIR颜色空间中的光谱特征可能表示比红-绿-蓝RGB颜色空间中的光谱特征更好的区别，因为昆虫和种植物常常不具有蓝色贡献。害虫以及益虫的运动可以基于激光扫描过程来执行，其中，激光扫描运动可以携带特别是害虫、害虫种群、益虫和/或益虫种群的扫描项目的特征运动。
根据本发明的实施例，存储的样本表示单个害虫或多个害虫的集聚，特别是单个马铃薯甲虫或多个马铃薯甲虫的集聚、单个花粉甲虫或多个花粉甲虫的集聚或其组合，和/或存储的样本表示单个益虫或多个益虫的集聚，特别是单个蜜蜂或多个蜜蜂的集聚。
因此，数据库中的存储样本表示大量的不同昆虫，它是害虫或益虫。应当注意，昆虫不限于马铃薯甲虫、花粉甲虫或蜜蜂，而且可以是附加类型的昆虫或甚至是可能要求不同处理的上文所提到的类型的昆虫的变体。存储的样本可包括形状信息，包括该特定昆虫的身体的形状或该特定昆虫的种群的形状、该特定昆虫的特征翼拍频率或频谱、和/或该特定昆虫或昆虫种群的特征光谱。
根据本发明的实施例，存储的样本表示一方面单个或多个害虫的集聚，特别是单个或多个马铃薯甲虫的集聚和/或单个或多个花粉甲虫的集和另一方面单个或多个益虫的集聚，特别是单个或多个蜜蜂的集聚。
因此，不仅可以将单个类型的昆虫的形状、种群图案或光学或翼拍频谱特征作为图案或样本存储在数据库中，而且可以将其组合存储在数据库中，使得不同类型的昆虫的集聚可以通过该方法识别和标识。
根据本发明的实施例，确定昆虫种群数量的度量包括确定特定第一类型的害虫(特别是马铃薯甲虫)的数量、特定第二类型的害虫(特别是花粉甲虫)的数量、和/或特定类型的益虫(特别是蜜蜂)的数量中的至少一种。
因此，甚至从不同类型的昆虫(它是害虫或益虫)的集聚确定昆虫种群的相应数量是可能的。应当注意，不同类型的昆虫可能具有不同的可见和不可见种群比例，这意味着叶子的顶部和叶子的底部的昆虫之间的关系，并且可以考虑这些不同的比例用于从提供的图像确定昆虫种群的真实数量。
根据本发明的实施例，确定包括基于所标识的图案在线确定昆虫种群数量的度量，其中，特别地在捕获田地通道图像和/或扫描期间，收集信息并且根据成像和/或扫描的项目执行本地施用；其中，图像捕获和/或扫描捕获被定时，使得它与通过期间的速度相关。
因此，种植物的处理可以基于该相应种植物的原位捕获信息实时执行。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于处理装置，特别是用于种植物田地的害虫处理的智能喷雾器的控制装置，包括：图像接口；处理控制接口；数据库接口；适于识别从所述图像接口接收的图像上的项目的图像识别单元；适于基于所述图像识别单元的输出和经由所述数据库接口从数据库接收的昆虫种群的样本来标识昆虫种群的一个或多个图案的标识单元，该数据库具有存储的害虫种群和/或益虫种群的样本；适于基于所标识的图案来确定多个昆虫种群的度量的确定单元，以及适于基于所确定的昆虫种群数量的度量来产生用于处理装置的处理布置的控制信号，并且适于将所述控制信号输出到所述处理控制接口的控制单元，其中，所述控制单元适于如果第一类型和/或第二类型的害虫的数量超过预定阈值，则产生用于处理单元的激活信号，以及如果特定类型的益虫的数量超过预定阈值，则产生用于去激活处理单元的阻止信号。
对于控制装置，适用与如上文所概述的方法相同的解释。应当注意，特别地激活信号和阻止信号不损害特定信令模式，而是可以理解为功能信令。在这方面，控制单元可以取决于是否超过害虫阈值或是否超过益虫阈值来输出激活信号或阻止信号。就此而言，激活信号和阻止信号必须被理解为逻辑信令并且害虫和益虫的相应数量作为用于像例如相应喷嘴的处理单元的激活或去激活的基础。控制装置可以指数据处理元件，诸如微处理器、微控制器、现场可编程门阵列(FPGA)、中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)，其能够例如经由通用服务总线(USB)、物理电缆、蓝牙、或另一形式的数据连接接收田地数据。可以为每个处理装置提供控制装置。可替代地，控制装置可以是中央控制装置，例如个人计算机(PC)，用于控制田地中的多个处理装置，并且也可以在远程定位的服务器上实现。
根据本发明的实施例，图像识别单元适于同时执行多个预定范围上的项目识别，其中，标识单元适于分别标识多个预定范围上的昆虫种群的一个或多个图案，其中，确定单元适于分别确定多个预定范围上的昆虫种群数量的度量，其中，控制单元适于针对分配给多个预定范围中的相应预定范围的一个或多个处理单元控制处理装置的处理布置。
因此，控制装置能够基于多个预定范围来控制杀虫剂或农药的施加。这允许增加田地中的不同处理区域的分辨率，该不同处理区域低于处理装置(类似喷雾器)的轨道宽度和其相应悬臂长度。
根据本发明的第三方面，提供了一种用于种植物田地的害虫处理的处理装置，包括：图像捕获装置，其适于从种植物田地的种植物的预定范围拍摄图像；处理布置，其具有一个或多个处理单元；图像接口，其适于将由所述图像捕获装置所捕获的图像提供给如上文所描述的控制装置；处理控制接口，其适于从如上文所描述的控制装置接收处理控制信号，其中，处理装置的图像接口可连接到如上文所描述的控制装置的图像接口，其中，处理装置的处理控制装置可连接到如上文所描述的控制装置的处理控制接口，其中，处理装置适于基于经由处理装置的处理控制接口从如上文所描述的控制装置接收的信号来激活处理布置的处理单元中的相应处理单元。
因此，提供了一种允许处理田地的处理装置。尽管所述方法可以远程于处理装置执行，并且如上文所描述的控制装置可以远程于处理装置定位，控制装置也可以提供在处理装置的地点，使得完整智能可以分配到田地上的处理装置。应当注意，即使控制装置被分配给田地上的处理装置，图像捕获也可以例如由远程装置提供，像例如无人驾驶飞行器或具有足够的分辨率的卫星，以及数据库可以远程提供并且可以集中用于多个控制装置，这对于大量的数据和数据更新过程可能是合理的，其如果不在田地上的处理装置上执行则容易得多。
应当注意，尽管远程于处理装置，但是图像捕获装置可以分配给处理装置，其可以是例如无线连接到处理装置的无人驾驶飞行器。应当注意，即使一个图像被捕获，该图像也可以划分为子图像用于如上文所描述的预定子范围的处理。
根据本发明的实施例，图像捕获装置包括一个或多个摄像头，特别地在处理装置的悬臂上，其中，图像识别单元适于使用红-绿-蓝RGB数据和/或近红外NRI数据和/或RGNIR数据识别昆虫和/或种植物。因此，可以在可以根据待识别的对象(特别是种植物或昆虫)来选择的适合的颜色空间上执行图像识别。应当注意，取决于种植物的类型或期望昆虫的类型，如果必要需要的话，也可以选择或可以适配或甚至可以组合不同的颜色空间。
根据本发明的实施例，处理装置还包括如上文所描述的控制装置，其中，处理装置被设计为智能喷雾器，其中，特定处理布置例如是喷嘴布置，其中，一个处理单元或多个处理单元是例如一个喷嘴或多个喷嘴。
应当注意，在不脱离本发明的情况下，如上文所描述的不同实施例可以组合并且还可以导致超出如上文所描述的单独实施例的效果的协同效果。关于将在以下中描述的附图描述进一步的示例性实施例和示例。
附图说明
在下文中，参考以下附图来解释示例性实施例：
图1示出了根据示例性实施例的方法的示意性概述。
图2示出了根据示例性实施例的用于处理的示意性决策树。
图3示出了根据另一实施例的示例性决策树。
图4示出了根据示例性实施例的图像、其上的项目和图案。
图5示出了根据示例性实施例的田地或作物冠层上的情况的示意性概述。
图6示出了根据本发明的示例性实施例的控制装置。
图7示出了根据本发明的示例性实施例的处理装置。
具体实施方式
图1示出了方法的示例性实施例。根据图1，方法包括以下步骤：拍摄图像S10；识别该图像上的项目S20；基于项目标识图案S30；基于以上确定昆虫种群数量的度量；确定特定类型的害虫或类型的益虫的数量S41；控制处理布置S50；以及激活或去激活处理单元S60。
拍摄可以由该方法使用的图像可以由若干成像捕获装置执行，例如卫星、无人驾驶飞行器、有人驾驶飞行器或安装在田地驱动装置上的摄像头。该图像或者甚至可以合并为单个图像或图像的部分的多个图像可以用作用于害虫处理的方法的基础。图像将以图像、图像数据等的形式提供并且可以用于方法作为用于识别图像上或图像数据中的项目的基础。可以关于预定田地范围评估图像，其中，预定田地范围的图像的该部分指田地的特定部分并且描绘了种植物、种植物上的昆虫、土壤、土壤上的昆虫或其他结构。在S20中识别的识别项将用作用于标识S30昆虫种群的一个或多个图案的基础。昆虫种群可以是害虫种群或益虫种群。标识S30将使用所标识的图案和已存储有昆虫种群样本的数据库用于确定S40昆虫种群数量的量度。确定昆虫种群的度量S40可包括确定特定类型的昆虫的数量，特别地特定类型的害虫S41的数量。应当注意，确定昆虫种群数量的度量也可以考虑特定统计数据，例如叶子的顶部的昆虫数量与叶子的底部的昆虫数量的统计量之间的比例，使得从叶子的顶部的图像，可以推断昆虫种群的总数量。应当注意，这样的背景数据不限于这样的比例并且可包括可用于确定昆虫种群数量的度量的其他经验数据。基于所确定的昆虫种群数量，它根据特定害虫类型的害虫总数或特定类型的益虫或益虫总数或其组合来指定，控制处理布置S50。控制意味着提供可以激活或去激活处理单元的特定信号。应当理解，特别地如此处理单元的实际激活或去激活不强制是方法的一部分，因为方法可以远程于田地执行，例如由服务提供商执行。如果方法在服务提供商的一侧执行，则信号可以被提供作为用于控制处理布置的信号，其中，该信号可以由处理布置解释以便控制单独的处理单元，像例如喷雾器装置的喷嘴。
图2示出了基于其处理单元的激活是否发生做出的决策。在确定昆虫种群数量，特别是害虫种群数量和益虫种群数量的度量之后，确定害虫的数量是否高于某个阈值tp。如果害虫种群数量低于阈值tp，则不发生处理单元的激活。在该特定循环中，方法结束。然而，如果害虫的数量高于某个阈值tp，则考虑益虫的数量。如果益虫的数量高于某个阈值tb，则确定不希望施用杀虫剂或农药以便保护益虫。在这种情况下，在该循环中的方法结束。然而，如果益虫的数量低于某个阈值tb，则发生处理单元的激活S60。应当注意，阈值tp和阈值tb可以是彼此具有一定相关性的阈值。这意味着，在tb的阈值更高的情况下，tp的阈值更高。在这方面，可以提供考虑tp和tb的不同水平并且基于特定激活等级的查找表。这意味着，即使激活不是开/关的数字激活，而可能是特定等级的激活，例如10％、30％或70％，这取决于所确定的害虫的数量和益虫的数量。进一步地，应当注意，方法针对后续的种植物范围重复。方法还可以对种植物的一个范围施用几次，以便消除统计偏差。
图3示出了考虑两种不同类型的害虫的确定的进一步的实施例。应当考虑，图3所示的决策不仅限于两种类型的昆虫，而是可以因此适于在两种以上类型的害虫与甚至一种以上类型的益虫之间进行区分并且因此将由技术人员适配。在确定昆虫种群数量的度量之后，该数量包括用于图3的目的的第一类型的害虫、第二类型的害虫的昆虫种群数量和益虫的数量，确定是否第一类型的害虫的数量高于某个阈值tp1或第二类型的害虫的数量高于某个阈值tp2。如果这个问题的答案是否，那么针对该循环方法结束。然而，如果超过阈值tp1或tp2中的任意一个，则将考虑益虫的数量，并且如果益虫的数量超过某个阈值tb，则方法结束。然而，如果益虫的数量低于阈值tb，则将发生处理布置的激活。应当注意，图2和图3是基于是/否决策的决策的图示，然而，若干阈值tp1、tp2和tb也可以由表达步骤S50或S60中的激活等级的算法表示。尽管在图2和图3中示出了处理单元的激活S60，但是应当理解，图2和3还可能导致用于控制远程侧的处理布置的指令或信号的输出，使得指令或激活/去激活信号或激活等级信号可以由处理布置解释为激活/去激活像喷嘴的处理单元。
图4示出了识别图像10上的项目20的过程。可以被提供以用于施用方法并且可以由控制装置(其在以下中将描述)使用的图像10包括特定项目20。基于识别的项目20，标识一个或多个图案31、32、...、39，而存储在数据库90(此处未示出)的样本可以用作用于该标识的基础。图像10上的识别项目20可以包括特定类型的昆虫的形状21或者可以是特定类型的昆虫的光谱特征22。形状21以及光谱特征可以用于特定类型的昆虫的标识，它是害虫或益虫。光谱特征可以包括光谱以及翼拍频率的频谱。出于该目的，数据库可以提供样本931、932、……、939，其提供第一类型的害虫31的特定图案、特定形状21、光谱特征22和合并在例如样本31中的进一步的附加信息之间的相关性。存储的样本可包括形状信息，包括该特定昆虫的身体的形状或该特定昆虫的种群的形状、该特定昆虫的特征翼拍频率或频谱、和/或该昆虫或昆虫种群的特征光谱。同样适用于存储在数据库中的其他样本。基于这些项目，图案31、32、……、39被标识并且将用于基于数据库的样本931、932、……、939来标识特定类型的昆虫以及昆虫种群数量。因此，基于图像上的识别的项目，可以确定特定类型的昆虫的数量，使得基于所确定的昆虫种群数量，可以发生处理布置的控制。样本可以表示特定类型的单个昆虫，而且可以表示种群，即，特定类型的多个昆虫或不同类型昆虫的集聚。
图5示出了田地情况的一般设置。种植物田地或作物冠层300可以被认为是种植物田地310、320、330的多个预定范围的集聚。拍摄图像或至少识别和标识可以基于种植物田地310、320、330的预定范围发生。可以理解，由图像捕获装置220、230、240拍摄的图像也可以是整个种植物田地300或种植物田地300的较大部分的大的图像并且可以分成然后可用于识别和标识过程的子图像。出于说明目的，在图5中，特定图像捕获装置220、230、240被分配给种植物田地310、320、330的特定预定范围。在图5所示的实施例中，图像捕获装置中的每一个拍摄用于识别和标识过程的图像。基于识别和标识以及确定S20、S30、S40，基于特定类型的昆虫的数量的确定，作为处理布置60的一部分的处理单元61、62、63被激活或去激活。应当注意，作为最小的处理斑，可以考虑可以由单个处理单元61、62、63覆盖的斑，该处理单元61、62、63可以是喷雾器的喷嘴。然而，多个处理单元61也可以分配给种植物田地310的特定预定范围，如图5所示。应当注意，图像捕获和/或扫描可以进行到植物或甚至叶子水平，这意味着可以检测特定植物或甚至叶子上的情况。同样适用于处理，使得喷嘴的数量和密度可以以某种方式处理单个植物或甚至叶子。出于该目的，喷嘴可以移动和倾斜，并且甚至可以布置在机器人臂上以聚焦于特定植物或甚至叶子。应当注意，图像捕获装置可以是摄像头或激光扫描仪。图像捕获装置可以适于不仅拍摄空间分辨图像，而且拍摄时间分辨图像，例如，视频序列。图像捕获装置也可以适于光学检测特定昆虫的时间分辨参数，作为例如运动图案和频率。作为替代或另外，昆虫的翼拍频率可以检测并且用于标识特定类型的昆虫。翼拍频率可以通过例如激光扫描种植物和评价检测到的频谱来检测。光谱中的特定特征可以指示特定类型的昆虫。
图6示出了具有图像接口110和处理控制接口160的控制装置100。图像接口110用于接收由如关于图5所描述的图像捕获装置捕获的图像。该图像或图像数据被提供给图像识别单元120，以用于识别相应图像上的项目20。标识单元130用于基于图像识别单元120的识别项目和数据库90的图案931至939标识一个或多个图案，该数据库的图案931至939将经由数据库接口190提供给控制装置100。所标识的图案将用于在确定单元140中确定昆虫种群数量的度量，该度量然后将用于在控制单元150中控制处理布置。控制单元150可以输出指令或激活/去激活信号或甚至激活等级，该指令或激活/去激活信号或甚至激活等级然后被递送到处理控制接口160。应当注意，控制装置100可以远程于处理装置提供并且也可以远程于数据库90提供。即使处理装置被提供有图像捕获装置120、130、140，这些图像或图像数据也可以传送到远程控制装置100并且可以由控制装置100的图像接口110接收。指令信号或激活/去激活信号然后将经由处理控制接口160发出并且将被传送到处理装置，该处理装置可以是具有多个喷嘴61、62、63的喷雾器。应当注意，控制装置可以位于其他地方并且图像数据的数据传送以及激活/去激活信号的数据传送可以在宽距离上执行。同样适用于也可以位于其他地方的数据库90的样本数据的传送。
图7示出了已经实现控制装置100的处理装置200。应当理解，尽管图7将控制装置100示出为处理装置的一部分，但是控制装置可以相对于处理装置200远程定位。在这种情况下，控制装置100的接口110、160与处理装置200的相应反接口210、260之间的通信可以在宽距离上经由无线通信进行。数据库90可提供在处理装置200内，但是也可以远程于处理装置200定位，这由图7中的数据库的两个替代方案示出。应当注意，可以在处理装置200内提供较小的数据库，而可以在其远程提供更复杂的数据库90。应当注意，更容易在中心位置处提供复杂的数据库，使得甚至其他处理装置也可以具有对数据库90的访问权，这在仅在处理装置200内提供数据库时更困难。控制装置100的细节关于图6来描述并且因此适用。图像捕获装置220、230、240关于因此适用的图5来示出和描述。捕获的图像将经由处理装置200的图像接口210提供给控制装置的图像接口110。在控制装置100内执行了方法之后，指令或激活/去激活信号或激活等级被提供给处理控制接口160，该处理控制接口160将经由处理装置200的处理控制接口260将相应指令/数据传送到处理布置60。处理布置60可以分成关于图5示出其应用的相应的处理单元61、62、63。
应当注意，尽管关于图1以连续顺序描述了方法的若干步骤和部分，但是也可以进行不同的顺序或并行处理，特别是如果方法在循环中运行，使得例如标识或确定S30、S40可以与方法的后续循环的识别S20并行执行。还应当理解，关于图2和图3所描述的决策制定不限于如图2和图3所示的关于阈值tp的一个接一个问题和关于阈值tb的另一个问题的连续决策。在决策将基于查找表的情况下，将提供害虫和益虫的数量之间的相互关系以便达到激活等级。同样适用于根据图3的不同类型的害虫的不同阈值，尽管没有对不同类型的益虫进行说明。应当注意，关于图4的图案的数量和不同类型的标识符不限于示出的数量和标识符。
参考列表
10 图像
20 图像上的(识别)项目
21 特定类型的昆虫的形状
22 特定类型的昆虫的光学或运动光谱特征
31 单个第一类型的害虫/马铃薯甲虫的图案
32 第一类型的害虫/马铃薯甲虫的集聚的图案
33 单个第二类型的害虫/花粉甲虫的图案
34 第二类型的害虫/花粉甲虫的集聚的图案
35 第一和第二类型的害虫的单个/集聚的组合的图案
36 单个益虫/蜜蜂的图案
37 益虫/蜜蜂的集聚的图案
38 害虫和益虫的组合的图案
39 害虫和益虫的组合的图案
60 处理布置，喷嘴布置
61 处理单元，喷嘴
62 处理单元，喷嘴
63 处理单元，喷嘴
90 数据库
100 控制装置
100 控制装置的图像接口
120 图像识别单元
130 标识单元
140 确定/评价单元
150 控制单元
160 处理控制接口
190 数据库接口
200 处理装置，喷雾器，智能喷雾器
210 处理装置的图像接口
220 图像捕获装置，第一摄像头/扫描器
230 图像捕获装置，第二摄像头/扫描器
240 图像捕获装置，第三摄像头/扫描器
260 处理控制接口
300 种植物田地，作物田地
310 种植物田地的预定范围
320 种植物田地的预定范围
330 种植物田地的预定范围
931 单个第一类型的害虫/马铃薯甲虫的样本
932 第一类型的害虫/马铃薯甲虫的集聚的样本
933 单个第二类型的害虫/花粉甲虫的样本
934 第二类型的害虫/花粉甲虫的集聚的样本
935 第一和第二类型的害虫的单个/集聚的组合的样本
936 单个益虫/蜜蜂的样本
937 益虫/蜜蜂的集聚的样本
938 害虫和益虫的组合的样本
938 害虫和益虫的组合的样本
S10 拍摄图像
S20 识别项目
S30 标识图案
S40 确定昆虫种群数量的度量
S41 确定特定类型的害虫的数量
S50 控制处理布置
S60 处理单元的激活
Tp 针对害虫的预定阈值
tp1 针对第一类型的害虫的预定阈值
tp2 针对第二类型的害虫的预定阈值
tb 针对益虫的预定阈值
本文用于企业家、创业者技术爱好者查询，结果仅供参考。
