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申请/专利权人：中国民用航空飞行学院

摘要：本发明公开了一种基于北斗短报文通信的耕地保护巡查系统及方法，涉及耕地保护技术领域，系统包括多旋翼无人机，所述多旋翼无人机搭载有光学相机、北斗短报文通信模块、树莓派、单片机和北斗定位模块，树莓派分别与光学相机和单片机连接，单片机分别与北斗短报文通信模块和北斗定位模块连接；光学相机用于获取耕地实时影像数据；北斗短报文通信模块用于实现数据传输；树莓派中的pointbasedyoloX‑Nano模型用于对耕地实时影像数据进行图像识别和处理；单片机用于将位置信息和非农化信息进行整合；北斗定位模块用于获取位置信息。本发明解决了现有方法存在不同程度的局限性，难以有效满足耕地保护需求的问题。

主权项：1.一种基于北斗短报文通信的耕地保护巡查方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用多旋翼无人机根据巡航路线对耕地进行巡视，并基于光学相机获取耕地实时影像数据；S2：利用pointbasedyoloX-Nano模型，对耕地实时影像数据进行图像识别和处理，获得非农化信息；S3：利用北斗定位模块获取当前位置信息，并利用单片机将位置信息和非农化信息进行整合；S4：利用北斗短报文通信模块将整合后的信息传输至终端监控中心，并利用终端监控中心对信息进行分析处理，制定相应的保护方案，完成基于北斗短报文通信的耕地保护巡查；所述S2中包括以下分步骤：S2-1：收集耕地影像的数据集，并使用标注软件对数据集进行标注；收集包括不同作物和非农作物的影像数据，所述数据集包括在不同季节、不同时间和不同光照条件下拍摄的耕地影像；使用标注软件对农作物和非农作物进行标注，标签名称分别为Crop和Non-crop；S2-2：对标注后的数据集进行划分和预处理，并将预处理后的数据集输入pointbasedyoloX-Nano模型中进行训练；所述预处理包括调整图像尺寸和进行数据增强；S2-3：将光学相机实时获取的影像数据传输至训练后的pointbasedyoloX-Nano模型中进行识别和处理，获得非农化信息；当所述训练后的pointbasedyoloX-Nano模型识别出影像数据中的非农地区时进行框选标记，输出的结果以方框标出非农地区的位置，并将坐标和置信度整理成数据集；所述pointbasedyoloX-Nano模型是在弱监督学习中，通过点级别的标注信息进行监督，对所述pointbasedyoloX-Nano模型的yolo检测头进行解耦，分阶段执行不同任务，包括第一阶段完成回归任务，第二阶段借助跨阶段卷积模块协助完成分类任务；所述pointbasedyoloX-Nano模型的损失函数包括分类损失函数、目标损失函数和定位损失函数；所述分类损失函数为： 其中，为实际标签，为模型输出的概率值；所述目标损失函数为： 其中，为模型预测样本属于第类别的概率，为类别总数，为平衡因子，为调整因子；所述定位损失函数为： 其中，为预测框与真实框的交并比，为图像数量，为点标签数量，为提议框数量，为NOM分数，为欧几里得距离，为预测框中心点，为真实框中心点，为同时包含预测框和真实框的最小封闭区域的对角线距离，为平衡因子，为归一化距离分数，为权重系数，为形状一致性度量，为第张图像第个点标签第个提议框的归一化分数； 其中，和分别为真实框的宽度和高度，和分别为预测框的宽度和高度；所述NOM分数的计算公式为： 。

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