[发明专利]基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法与装置

权利要求书

1.一种基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，包括：

S1、根据预设的昆虫筛选方法，从预设的昆虫列表中筛选出指定昆虫；其中，所述指定昆虫在食物链中处于水稻的上级，并且相对于感染白叶枯病的水稻，所述指定昆虫更倾向于以未感染白叶枯病的水稻作为食物；

S2、获取对应于预设稻田的指定环境类型，并根据预设的水稻环境类型与知识图谱的对应关系，获取与所述指定环境类型对应的指定知识图谱；其中，所述指定知识图谱中的一个知识节点为所述指定昆虫；

S3、根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组；其中，所述指定三元组中的一个知识实体为所述指定昆虫，另一个知识实体为非昆虫的指定动物；

S4、在指定数量的所述指定动物身上装上追踪器，并投入预设稻田中，再采用预设的图像传感器在第一时间窗口内，对预设稻田进行实时图像采集处理，以得到水稻图像序列，并在第二时间窗口内，接收追踪器发送的信号，以生成追踪信号分布图序列；其中，第一时间窗口与第二时间窗口相同；

S5、对水稻图像序列进行指定昆虫识别处理，以得到指定昆虫在预设稻田中随时间变化的第一分布图序列；对水稻图像序列进行指定动物识别处理，以得到指定动物在预设稻田中随时间变化的第二分布图序列，结合所述追踪信号分布图序列对所述第二分布图序列进行修正处理，以得到第三分布图序列；

S6、根据预设的区域生成方法，采用所述第一分布图序列，生成第一区域，同时采用所述第三分布图序列，生成第二区域；根据预设的相似度计算方法，计算所述第一区域与所述第二区域之间的区域相似度值，并判断所述区域相似度值是否大于预设的区域相似度阈值；

S7、若所述区域相似度值大于预设的区域相似度阈值，则对所述第一区域和所述第二区域进行并集处理，以得到第三区域；

S8、采用预设的白叶枯病防治方法，对第三区域中的水稻进行白叶枯病防治处理。

2.根据权利要求1所述的基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，所述根据预设的昆虫筛选方法，从预设的昆虫列表中筛选出指定昆虫的步骤S1，包括：

S101、从预设的食物链中，选取处于水稻上级的多种昆虫，以得到由所述多种昆虫构成的昆虫列表；

S102、在第一样本水稻种植区中，按第一图案种植感染白叶枯病的水稻和未感染白叶枯病的水稻；

S103、将所述多种昆虫引入第一样本水稻种植区中，并在预设时间之后，对第一样本水稻种植区进行观察，以得到与所述多种昆虫分别对应的多个昆虫分布图；

S104、根据预设的图像相似度计算方法，将所述多个昆虫分布图分别与所述第一图案进行对比计算，以得到与所述多个昆虫分布图分别对应的多个第一图案相似度值；

S105、判断所述多个第一图案相似度值中的最大值是否大于预设的相似度阈值；

S106、若所述多个第一图案相似度值中的最大值大于预设的相似度阈值，则将所述多个第一图案相似度值中的最大值记为指定第一图案相似度值；

S107、将所述指定第一图案相似度值对应的昆虫记为指定昆虫，从而从昆虫列表中筛选出指定昆虫。

3.根据权利要求1所述的基于双重追踪的水稻白叶枯病防治方法，其特征在于，所述根据预设的三元组提取方法，从所述指定知识图谱中提取一个指定三元组的步骤S3，包括：

S301、从所述指定知识图谱中选出多个第一三元组；其中，每个第一三元组的一个知识实体为所述指定昆虫，另一个知识实体为非昆虫的动物，实体关系为捕食；

S302、从所述指定知识图谱中选出多个第二三元组；其中，每个第二三元组的一个知识实体为水稻，另一个知识实体为第一三元组中的非昆虫的动物，实体关系为捕食；

S303、根据捕食优选级最高的原则，从多个第二三元组中的所有知识实体中选出一个非昆虫的指定动物；其中，捕食优选级最高的原则指的是，相对于其他第二三元组中的非昆虫的动物的食谱喜好降序表中指定昆虫的排名，指定动物的食谱喜好降序表中指定昆虫的排名最高；

S303、将包括指定动物的第一三元组记为指定三元组。