(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210369199.X (22)申请日 2022.04.08 (71)申请人 中国农业大 学 地址 100193 北京市海淀区 圆明园西路2号 (72)发明人 王耀君　黄金泽　张家文　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 郭亮 (51)Int.Cl. G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 农作物数据的采集方法、 系统及装置 (57)摘要 本发明提供一种农作物数据的采集方法、 系 统及装置， 所述方法包括： 基于农作物数据的采 集系统， 同时采集至少一种类型的农作物数据信 息； 其中， 所述农作物数据的采集系统包括多个 不同类型的摄像头和多个ISP， 所述多个ISP用于 对所述多个不同类型的摄像头同时采集的数据 进行并行处理， 获取所述至少一种类型的农作物 数据信息。 本发 明通过使用单一 设备就能够采集 多种不同类型的信息， 不但可以提高数据采集的 效率， 而且 可以保证对相同农作物采集不同类型 的数据的位置和角度完全一致， 有利于后续实现 多位信息融合的网络训练。 权利要求书1页 说明书9页 附图5页 CN 114694004 A 2022.07.01 CN 114694004 A 1.一种农作物数据的采集方法， 其特 征在于， 包括： 基于农作物数据的采集系统， 同时采集至少一种类型的农作物数据信息； 其中， 所述农作物数据的采集系统包括多个不同类型的摄像头和多个ISP， 所述多个 ISP用于对所述多个不同类型的摄像头同时采集的数据进行并行处理， 获取所述至少一种 类型的农作物数据信息 。 2.根据权利要求1所述的农作物数据的采集方法， 其特征在于， 所述至少一种类型的农 作物数据信息包括以下任意 一项或多 项： 可见光信息； 多光谱信息； 三维点云信息； 数据采集时的地理位置信息 。 3.根据权利要求1或2所述的农作物数据的采集方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 基于所述至少一种类型的农作物数据信息， 通过深度学习网络模型对农作物进行识 别。 4.根据权利要求3所述的农作物数据的采集方法， 其特征在于， 所述基于所述至少一种 类型的农作物数据信息， 通过深度学习网络模型对农作物进行识别， 包括： 对所述至少一种类型的农作物数据信息进行 数据标注； 基于标注后的至少一种类型的农作物数据信 息， 通过深度 学习网络模型对所述农作物 进行识别。 5.一种农作物数据的采集系统， 其特 征在于， 包括： 多个不同类型的摄像头和多个ISP， 所述多个ISP用于对所述多个不同类型的摄像头同 时采集的数据进行并行处 理， 获取至少一种类型的农作物数据信息 。 6.根据权利要求5所述的农作物数据的采集系统， 其特 征在于， 所述系统还 包括： 多个ISP‑ROM， 所述多个ISP ‑ROM与所述多个ISP一一对应连接， 所述ISP ‑ROM用于缓存 经过所述ISP处理的数据。 7.一种农作物数据的采集装置， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 用于基于农作物数据的采集系统， 同时采集至少一种类型的农作物数据信 息； 其中， 所述农作物数据的采集系统包括多个不同类型的摄像头和多个ISP， 所述多个 ISP用于对所述多个不同类型的摄像头同时采集的数据进行并行处理， 获取所述至少一种 类型的农作物数据信息 。 8.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所 述农作物数据的采集方法。 9.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机 程序被处 理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述农作物数据的采集方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时实现如权利要求1至4任一项所述农作物数据的采集方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114694004 A 2农作物数据的采集方 法、 系统及装 置 技术领域 [0001]本发明涉及数据处理技术领域， 尤其涉及一种农作物数据的采集方法、 系统及装 置。 背景技术 [0002]随着计算机视觉技术的发展， 深度学习算法在农业领域得到了广泛应用。 深度学 习算法的自动化处理和判别可以及时并准确地监测到农作物的长势和病虫害情况， 进而减 少人力的消耗以及物力的损耗， 提高农作物产量的同时可以降低生产成本 。 [0003]但是， 数据是深度学习至关重要的组成部分， 没有数据则无法使用深度学习训练 模型。 目前对农作物进行数据采集是十分困难的， 需要数据采集人员 在野外使用单反和多 光谱摄像机等分别采集， 多个设备在野外使用无疑增加了数据采集人员的负担和不安全因 素， 并且， 使用不同的设备多次拍摄同一农作 物时， 不能保证每一次都是同样的拍摄角度和 拍摄位置， 导致多图像融合训练时较为困难， 无法使用多维度数据进行深度学习的模型训 练。 发明内容 [0004]针对现有技 术存在的问题， 本发明提供一种农作物数据的采集方法、 系统及装置 。 [0005]第一方面， 本发明提供一种农作物数据的采集方法， 包括： [0006]基于农作物数据的采集系统， 同时采集至少一种类型的农作物数据信息； [0007]其中， 所述农作物数据的采集系统包括多个不同类型的摄像头和多个ISP， 所述多 个ISP用于对所述多个不同类型的摄像头同时采集的数据进行并行处理， 获取所述至少一 种类型的农作物数据信息 。 [0008]可选地， 根据本发明提供的一种农作物数据的采集方法， 所述至少一种类型的农 作物数据信息包括以下任意 一项或多 项： [0009]可见光信息； [0010]多光谱信息； [0011]三维点云信息； [0012]数据采集时的地理位置信息 。 [0013]可选地， 根据本发明提供的一种农作物数据的采集方法， 所述方法还 包括： [0014]基于所述至少一种类型的农作物数据信息， 通过深度学习网络模型对农作物进行 识别。 [0015]可选地， 根据本发明提供的一种农作物数据的采集方法， 所述基于所述至少一种 类型的农作物数据信息， 通过深度学习网络模型对农作物进行识别， 包括： [0016]对所述至少一种类型的农作物数据信息进行 数据标注； [0017]基于标注后的至少一种类型的农作物数据信息， 通过深度学习网络模型对所述农 作物进行识别。说　明　书 1/9 页 3 CN 114694004 A 3