[发明专利]与杂草相关的计算机可执行的方法和计算机系统

说明书

本公开涉及与杂草相关的计算机可执行的方法，包括：接收影像；识别所述影像中的一个或多个植物以得到所述植物的分类和/或名称，以及确定所述植物是否为杂草；以及响应于确定至少一个植物为杂草，输出表示所述至少一个植物为杂草的信息。本公开还涉及与杂草相关的计算机系统。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及与杂草相关的计算机可执行的方法和计算机系统。

背景技术

计算机技术领域中，存在多种对目标进行检测和识别的应用，例如用于识别植物的应用。这些应用通常接收来自用户的包含待识别植物的至少一部分的影像(包括静态图像、动态图像、以及视频等)，基于预先训练的植物分类识别模型来识别影像中的植物的分类和/或名称。本文所称的“分类”，是指植物学分类，可以包括门、纲、目、科、属、种等。本文所称的“名称”可以包括植物的常用名、别名、俗名(非正式的名称)、学名等。

在一些情况下，用户想要识别的目标植物的附近会生长有杂草。在一些情况下，用户想要对杂草进行识别。杂草包括普通杂草、入侵杂草和有害杂草。入侵杂草是非本土原产的外域物种，当成功入侵后，其长势难以控制，常会压制或排挤本地物种，形成单优势种群，危及本土物种的生态。有害杂草主要指可能对人或动物造成伤害的杂草，包括例如有毒杂草、致敏杂草、有刺杂草等。通常可将入侵杂草和有害杂草统称为恶性杂草。将恶性杂草之外的杂草可称为普通杂草。

发明内容

本公开的一个目的是提供与杂草相关的计算机可执行的方法和计算机系统。

根据本公开的第一方面，提供了一种与杂草相关的计算机可执行的方法，包括：接收影像；识别所述影像中的一个或多个植物以得到所述植物的分类和/或名称，以及确定所述植物是否为杂草；以及响应于确定至少一个植物为杂草，输出表示所述至少一个植物为杂草的信息。

根据本公开的第二方面，提供了一种与杂草相关的计算机可执行的方法，包括：接收影像；基于预先训练的神经网络模型，识别所述影像中的杂草的分类和/或名称，并确定所述杂草是否为恶性杂草，其中所述神经网络模型是基于预先建立的杂草样本库训练的；以及响应于确定所述杂草为恶性杂草，输出警告信息。

根据本公开的第三方面，提供了一种与杂草相关的计算机可执行的方法，包括：接收影像；基于预先训练的神经网络模型，识别所述影像中的杂草的分类和/或名称，其中所述神经网络模型是基于预先建立的杂草样本库训练的；以及输出所述杂草的分类和/或名称、以及以下各项中的至少一项：当前生长阶段、危害、避免危害的方法、防治措施、以及推荐的防治时间。

根据本公开的第四方面，提供了一种与杂草相关的计算机系统，包括：一个或多个处理器；以及一个或多个存储器，所述一个或多个存储器被配置为存储一系列计算机可执行的指令以及与所述一系列计算机可执行的指令相关联的计算机可访问的数据，其中，当所述一系列计算机可执行的指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器进行如上所述的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种非临时性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非临时性计算机可读存储介质上存储有一系列计算机可执行的指令，当所述一系列计算机可执行的指令被一个或多个计算装置执行时，使得所述一个或多个计算装置进行如上所述的方法。

通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本公开的实施例，并且连同说明书一起用于解释本公开的原理。

参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本公开，其中：

图1是示意性地示出根据本公开的实施例的与杂草相关的计算机可执行的方法的至少一部分的流程图。

图2是示意性地示出根据本公开的实施例的与杂草相关的计算机可执行的方法的至少一部分的流程图。