1、农业巡检机器人是一种机器，是机器人在农业生产中的运用，是一种可由不同程序软件控制，以适应各种作业，能感觉并适应作物种类或环境变化，有检测(如视觉等)和演算等人工智能的新一代无人自动操作机械。农业机器人出现后，发展很快，许多国家在农业机器人的研制和发展，出现了多种类型农业机器人。目前日本居于世界各国之首。在进入21世纪以后，新型多功能农业机器人得到日益广泛地应用，智能化机器人也会在广阔的田野上越来越多地代替手工完成各种农活，第二次农业革命将深入发展。区别于工业机器人，是一种新型多功能农业机械。农业机器人的广泛应用，改变了传统的农业劳动方式，提高了农民的劳动力，促进了现代农业的发展。

　　2、但是目前市场上缺乏大棚农作物病害识别功能的问题，从而不能对农作物病害的快速、准确识别。

　　1、本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种智慧农业巡检机器人。

　　2、本发明采用的技术方案如下：一种智慧农业巡检机器人，所述巡检机器人包括：

　　3、智能小车端、云服务器端、用户端，实现了本巡检机器人的所有功能，合理分离、协作，共同构成农业巡检小车系统，智能小车端负责采集数据、服务器端负责数据接收、处理与发送，用户端接收数据并进行监测；

　　4、所述巡检机器人的内部设置有atlas开发板、云平台、智能巡线模块、图像处理模块、slam激光避障模块。

　　5、在一优选的实施方式中，所述云平台在华为云服务器上，这些采集到的数据将得到安全保护，并且可以根据用户的需求进行存储、处理和分析，最终结果被传输至用户的手机应用程序内。

　　6、在一优选的实施方式中，所述智能巡线模块基于自动驾驶技术的智能巡检工具，atlas小车可以通过搭载road_following_model模型来实现自主行驶和路线跟踪。除了常规的路面巡检任务，该小车还可以结合画面捕捉技术以及深度学习算法来进行农作物病害的检测，提升农业生产效率和质量。当atlas小车进行巡检任务时，它会先利用road_following_model模型识别道路，并跟踪提前规划好的巡检线，确保小车始终处于正确的行驶轨迹上。同时，小车配备的高精度摄像头会实时捕捉大棚内作物状况，将图像传输至后端处理系统，进行病害检测和识别。

　　7、在一优选的实施方式中，所述图像处理模块通过深度学习算法进行农作物病害的检测，模型由四个卷积层组成，用于从图像中提取特征，使用两个密集层进行分类任务。在训练过程中，稀疏分类交叉熵损失函数与adam优化器一起使用。

　　8、在一优选的实施方式中，所述分类的病害有九种，包括花叶病毒、蜘蛛螨等。通过收集和预处理数据，使用yolov5技术进行训练和模型评估，成功检测的8种病虫害、健康和成熟状态等。

　　9、在一优选的实施方式中，所述atlas开发板能够实时准确地收集各种传感器产生的数据，并将其传输到云端。

　　10、在一优选的实施方式中，所述云平台通过华为云服务器的强大计算能力和高速网络传输，用户可以及时获取到最新的数据，并在其手机应用程序内进行展示和使用。

　　11、在一优选的实施方式中，所述slam激光避障模块使用slam激光雷达进行地图构建，实现了高效的智能巡检。

　　13、1、本发明中，引入深度学习算法进行病害分析，在modelarts上搭建mindspore框架进行训练，通过拍摄的农作物图片快速、准确地识别植物病害，提高了病害检测的精度，具备更高的智能化水平。

　　14、2、本发明中，可以实现全方位环境数据采集，机器人巡线并实时收集大棚内的红外图像、温度、湿度、二氧化碳等环境数据，实时拍摄农作物，反馈视频及图像资料。机器人可以实现全天候在线不间断工作并能监测到人工死角，实现无人化值守，大大提高了工作效率。。

　　15、3、本发明中，通过将ros(robot operating system)与华为atlas相结合，并配置slam激光雷达后使用ros提供的相关功能和工具(如gmapping或cartographer)来进行建图。系统将激光雷达数据进行处理和分析，生成精确的环境地图。在建图完成后，通过ros提供的导航功能来实现机器人的定位和路径规划，能够让小车在陌生的环境中尽快建立地图数据，实现建图功能与自主导航。

　　16、4、本发明中，使用国产的华为atlas开发板，具备高性价比、强大的计算和图像处理能力，为农业智能巡检与农作物病害识别小车提供了可靠的硬件支持。华为atlas开发板采用了先进的处理器架构和高性能gpu，可以满足实时图像处理和复杂算法计算的需求。它还具备丰富的接口和扩展能力，可以方便地与各种传感器、摄像头等设备进行连接。

　　17、5、本发明中，采用了先进的技术和算法，结合了计算机视觉、机器学习和自动化等领域的知识，并且深入实地考察，实现了高效、准确的病害检测功能，识别率高达85％。这些技术的应用使得本产品在农业领域具备了独特的优势。

　　2.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述云平台在华为云服务器上，这些采集到的数据将得到安全保护，并且根据用户的需求进行存储、处理和分析，最终结果被传输至用户的手机应用程序内。

　　3.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述智能巡线模块基于自动驾驶技术的智能巡检工具，atlas小车通过搭载road_following_model模型来实现自主行驶和路线跟踪；除了常规的路面巡检任务，该小车还结合画面捕捉技术以及深度学习算法来进行农作物病害的检测；当atlas小车进行巡检任务时，它会先利用road_following_model模型识别道路，并跟踪提前规划好的巡检线，确保小车始终处于正确的行驶轨迹上；同时，小车配备的高精度摄像头会实时捕捉大棚内作物状况，将图像传输至后端处理系统，进行病害检测和识别。

　　4.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述图像处理模块通过深度学习算法进行农作物病害的检测，模型由四个卷积层组成，用于从图像中提取特征，使用两个密集层进行分类任务；在训练过程中，稀疏分类交叉熵损失函数与adam优化器一起使用。

　　5.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述分类的病害有九种，包括花叶病毒、蜘蛛螨等；通过收集和预处理数据，使用yolov5技术进行训练和模型评估，成功检测的8种病虫害、健康和成熟状态。

　　6.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述atlas开发板能够实时准确地收集各种传感器产生的数据，并将其传输到云端。

　　7.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述云平台通过华为云服务器的强大计算能力和高速网络传输，用户及时获取到最新的数据，并在其手机应用程序内进行展示和使用。

　　8.如权利要求1所述的一种智慧农业巡检机器人，其特征在于：所述slam激光避障模块使用slam激光雷达进行地图构建，实现了高效的智能巡检。

　　本发明公开了一种智慧农业巡检机器人。本发明中，可以实现全方位环境数据采集，机器人巡线并实时收集大棚内的红外图像、温度、湿度、二氧化碳等环境数据，实时拍摄农作物，反馈视频及图像资料。机器人可以实现全天候在线不间断工作并能监测到人工死角，实现无人化值守，大大提高了工作效率；通过将ROS(Robot Operating System)与华为Atlas相结合，并配置SLAM激光雷达后使用ROS提供的相关功能和工具(如gmapping或cartographer)来进行建图。系统将激光雷达数据进行处理和分析，生成精确的环境地图。在建图完成后，通过ROS提供的导航功能来实现机器人的定位和路径规划，能够让小车在陌生的环境中尽快建立地图数据，实现建图功能与自主导航。

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