CN104182251A - 农作物特征检测方法、装置及终端 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种农作物特征检测方法、装置及终端，所述方法包括：当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；输出所述特征检测结果。应用本公开实施例可以使农作物特征检测过程简单方便，使得终端用户可以快速实现农作物检测，并识别出问题农作物。

Description

农作物特征检测方法、装置及终端

技术领域

本公开涉及通信技术领域，尤其涉及农作物特征检测方法、装置及终端。

背景技术

随着人们对生活品质的追求，食品安全问题成为大家普遍关注的问题。以人们每天都会食用的水果、蔬菜等农作物为例，在购买这些农作物时，人们往往只能从农作物的表象来判断农作物的好坏，然而售卖者往往可以通过对农作物进行包装，使得其外表看起来比较新鲜，干净，但可能农作物本身并非自然成熟，或者农药实际超标等，如果人们购买了这样的农作物，则会对身体健康造成威胁。

相关技术中，在购买了问题农作物后，往往只能在人们食用并出现不适时，才可能将残留农作物提交到专业检测机构进行检测，并由此获得专业的农作物特征检测信息，然而，在信息化高速发展的今天，这种农作物特征检测方式不仅难以避免人们事前购买问题农作物，而且检测过程繁琐且不便。

发明内容

本公开提供了农作物特征检测方法、装置及终端，以解决相关技术中农作物特征检测方式过程繁琐且不便的问题。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种农作物特征检测方法，包括：

当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出所述特征检测结果。

可选的，所述获取待检测农作物的光谱特征，包括：

开启近红外光谱功能；

采用近红外光扫描所述待检测农作物获得光谱特征。

可选的，所述获取待检测农作物的光谱特征，包括：

与近红外光谱仪之间建立蓝牙连接；

在所述近红外光谱仪扫描所述待检测农作物获得光谱特征后，接收所述近红外光谱仪通过所述蓝牙连接发送的所述光谱特征。

可选的，所述根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果，包括：

查找本地农作物特征数据库，所述本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系；

根据查找结果获得所述量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。

可选的，所述方法还包括：

获得所述本地农作物特征数据库的更新信息；

根据所述更新信息更新所述本地农作物特征数据库中的量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

可选的，采用下述任一方式，获得所述农作物特征数据库的更新信息：

按照设置的时间周期从应用服务器下载所述农作物特征数据库的更新信息；

接收所述应用服务器推送的所述本地农作物特征数据库的更新信息。

可选的，所述根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果，包括：

将所述量化特征通过移动网络发送到应用服务器；

接收所述应用服务器根据所述量化特征查询云端农作物特征数据库后，获得的与所述量化特征对应的特征检测结果，所述云端农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

可选的，所述根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果，包括：

将所述量化特征通过WIFI网络发送到本地接入点AP设备；

接收所述本地AP设备返回的与所述量化特征对应的特征检测结果，其中，所述特征检测结果为所述本地AP设备通过与应用服务器交互，从所述应用服务器获得的特征检测结果，或者所述特征检测结果为所述本地AP设备查找本地农作物特征数据库后，从所述本地农作物特征数据库获得的特征检测结果。

可选的，采用至少一种下述方式，输出所述特征检测结果：

在客户端界面呈现所述特征检测结果；

通过扬声器播放所述特征检测结果；

当所述特征检测结果为所述待检测农作物未通过检测时，通过闪烁信号灯或震动方式输出检测提示信息。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种农作物特征检测装置，包括：

检测单元，用于当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

量化单元，用于对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

第一获得单元，用于根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出单元，用于输出所述特征检测结果。

可选的，所述检测单元包括：

功能开启子单元，用于开启近红外光谱功能；

特征获取子单元，用于采用近红外光扫描所述待检测农作物获得光谱特征。

可选的，所述检测单元包括：

连接建立子单元，用于与近红外光谱仪之间建立蓝牙连接；

特征接收子单元，用于在所述近红外光谱仪扫描所述待检测农作物获得光谱特征后，接收所述近红外光谱仪通过所述蓝牙连接发送的所述光谱特征。

可选的，所述第一获得单元包括：

特征查找子单元，用于查找本地农作物特征数据库，所述本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系；

结果获得子单元，用于根据查找结果获得所述量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。

可选的，所述装置还包括：

第二获得单元，用于获得所述本地农作物特征数据库的更新信息；

更新单元，用于根据所述更新信息更新所述本地农作物特征数据库中的量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

可选的，所述第二获得单元包括至少一个下述子单元：

信息下载子单元，用于按照设置的时间周期从应用服务器下载所述农作物特征数据库的更新信息；

信息接收子单元，用于接收所述应用服务器推送的所述本地农作物特征数据库的更新信息。

可选的，所述第一获得单元包括：

第一特征发送子单元，用于将所述量化特征通过移动网络发送到应用服务器；

第一结果接收子单元，用于接收所述应用服务器根据所述量化特征查询云端农作物特征数据库后，获得的与所述量化特征对应的特征检测结果，所述云端农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

可选的，所述第一获得单元包括：

第二特征发送子单元，用于将所述量化特征通过WIFI网络发送到本地接入点AP设备；

第二结果接收子单元，用于接收所述本地AP设备返回的与所述量化特征对应的特征检测结果，其中，所述特征检测结果为所述本地AP设备通过与应用服务器交互，从所述应用服务器获得的特征检测结果，或者所述特征检测结果为所述本地AP设备查找本地农作物特征数据库后，从所述本地农作物特征数据库获得的特征检测结果。

可选的，所述输出单元包括至少一个下述子单元：

结果呈现子单元，用于在客户端界面呈现所述特征检测结果；

结果播放子单元，用于通过扬声器播放所述特征检测结果；

信息提示子单元，用于当所述特征检测结果为所述待检测农作物未通过检测时，通过闪烁信号灯或震动方式输出检测提示信息。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种终端，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出所述特征检测结果。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开通过在终端上安装用于农作物特征检测的应用客户端，在面对需要检测的农作物时，开启该应用客户端，并通过该应用客户端获取待检测农作物的光谱特征，并基于光谱特征量化处理后的量化特征，获得特征检测结果，以使农作物特征检测过程简单且方便，使得终端用户可以快速实现农作物检测，并识别出问题农作物。

本公开可以基于近红外光谱功能获取农作物的光谱特征，由于近红外光谱功能为集成在终端内的功能，因此可以方便进行光谱特征扫描；或者终端在通过与近红外光谱仪通过蓝牙连接通信，并获得光谱特征时，由于近红外光谱仪作为独立的检测设备存在，因此可以减小终端体积。

本公开可以基于农作物特征数据库获得量化特征对应的特征检测结果，当终端自身保存了农作物特征数据库时，可以在获得量化特征后，在本地快速查找到特征检测结果；当应用服务器保存了农作物特征数据库时，由于应用服务器具有海量存储空间，且能够对农作物特征数据库进行及时有效更新，因此终端通过与应用服务器进行交互获得特征检测结果，可以节省终端在本地为存储农作物特征数据库而耗费的存储资源；当AP设备保存了农作物特征数据库时，由于AP设备和终端均设置在本地，因此由AP设备在本地进行查找可以提升根据量化特征获得特征检测结果的速度。

本公开还可以通过多种呈现方式在终端上对特征检测结果进行呈现，以便终端用户可以直观方便地获得检测结果，并且可以在检测未通过时，获得终端主动输出的警示信息，以进一步提示终端用户不要选择问题农作物。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是本公开根据一示例性实施例示出的一种农作物特征检测方法的流程图。

图2A是本公开根据一示例性实施例示出的一种农作物特征检测的应用场景示意图。

图2B是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测方法的流程图。

图3A是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测的应用场景示意图。

图3B是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测方法的流程图。

图3C是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测的应用场景示意图。

图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种农作物特征检测装置的框图。

图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置的框图。

图13是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于农作物特征检测装置的一结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

如图1所示，图1是根据一示例性实施例示出的一种农作物特征检测方法的流程图，该检测方法可以用于终端中，包括以下步骤：

在步骤101中，当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征。

本公开实施例中的应用客户端是为检测农作物特征设置的软件APP，该应用客户端安装在终端内，当终端用户点击该应用客户端标识时，应用客户端启动，可以开始检测农作物特征。

近红外光(Near Infrared，NIR)是介于可见光(VIS)和中红外光(MIR)之间的电磁波，利用近红外光可以对农作物的光谱特征进行检测。本公开在检测农作物特征时，如果终端内集成了近红外光谱功能，则可以开启近红外光谱功能后，采用近红外光扫描待检测农作物获得光谱特征；或者，如果终端内未集成近红外光谱功能，则可以利用检测现场设置的近红外光谱仪，与该近红外光谱仪之间建立蓝牙连接，在近红外光谱仪扫描待检测农作物获得光谱特征后，接收近红外光谱仪通过蓝牙连接发送的光谱特征。

在步骤102中，对光谱特征进行量化处理，得到量化特征。

量化指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程，其主要应用于从连续信号到数字信号的转换中，其中连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。本公开实施例中，步骤101获取到的光谱特征即为连续信号，通过量化处理得到对应的数字信号，即光谱特征的量化特征，该量化特征通常为一数字。

在步骤103中，根据所述量化特征，获得与量化特征对应的特征检测结果。

本公开实施例中，可以利用对海量农作物特征数据进行分析所得到的农作物特征数据库，获得与量化特征对应的特征检测结果，其中，该农作物特征数据库中包含了量化特征范围与特征检测结果的对应关系，例如，量化特征X至量化特征Y限定的量化特征范围对应检测结果为农药未超标，量化特征X’至量化特征Y’限定的量化特征范围对应检测结果为农药超标。

在一个可选的方式中，如果上述农作物特征数据库作为存在于该终端内的本地农作物特征数据库，则终端可以直接查找该本地农作物特征数据库，并根据查找结果获得与量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。其中，终端可以从云端应用服务器获取该农作物特征数据库并保存在该终端本地，在获取时，可以由终端主动从云端应用服务器下载，或者也可以由云端应用服务器主动向终端进行推送，对此本公开实施例不进行限制。由于终端自身保存了农作物特征数据库，因此可以在获得量化特征后，在本地快速查找到特征检测结果。

在另一个可选的方式中，如果上述农作物特征数据库为保存在应用服务器上的云端农作物特征数据库，则终端可以将量化特征通过移动网络(例如，3G)发送到应用服务器，由应用服务器根据量化特征查询该云端农作物特征数据库后，将获得的与量化特征对应的特征检测结果返回给终端。由于应用服务器具有海量存储空间，且能够对农作物特征数据库进行及时有效更新，因此终端通过与应用服务器进行交互获得特征检测结果，可以节省终端在本地为存储农作物特征数据库而耗费的存储资源。

在另一个可选的方式中，如果上述农作物特征数据库仍为保存在应用服务器上的云端农作物特征数据库，且终端通过AP(Access Point，接入点)设备接入互联网，则AP设备可以从云端应用服务器获取该云端农作物特征数据库并保存在该AP设备本地，在获取时，可以由AP设备主动从云端应用服务器下载，或者也可以由云端应用服务器主动向AP设备进行推送；当终端获得量化特征后，将该量化特征通过WIFI(无线保真)网络发送到AP设备，由AP设备根据该量化特征查询本地保存的云端农作物特征数据库，并将获得的与量化特征对应的特征检测结果返回给终端。由于AP设备和终端均设置在本地，因此由AP设备在本地进行查找可以提升根据量化特征获得特征检测结果的速度。

在步骤104中，输出特征检测结果。

本公开中农作物特征检测结果通常包括：农作物是否成熟，农作物是否农药超标等。由于终端具有丰富的信息呈现方式，且集成了各种多媒体输出装置，因此在得到特征检测结果时，可以采用多种方式对该检测结果进行呈现。

在一个可选实现方式中，可以在客户端界面呈现特征检测结果。例如，可以直接以文字方式显示特征检测结果，或者也可以以图示方式显示特征检测结果。

在另一个可选实现方式中，可以通过终端上的扬声器播放特征检测结果。

在另一个可选实现方式中，可以在特征检测结果为待检测农作物未通过检测时，例如，农作物未成熟，或农作物农药超标，通过闪烁信号灯或震动方式输出检测提示信息，以便更好地警示终端用户该待检测农作物存在问题。

由上述实施例可见，随着智能终端的发展和普及，智能终端上安装的各种应用客户端可以为人们的生活、工作等各个方面带来便利。因此该实施例通过在终端上安装用于农作物特征检测的应用客户端，在面对需要检测的农作物时，开启该应用客户端，并通过该应用客户端获取待检测农作物的光谱特征，基于光谱特征量化处理后的量化特征，获得特征检测结果，以使农作物特征检测过程简单且方便，使得终端用户可以快速实现农作物检测，并识别出问题农作物。

如图2A所示，是根据一示例性实施例示出的一种农作物特征检测应用场景示意图：在图2A示出的应用场景中，终端具体为一台智能手机，该智能手机内设置了用于农作物特征检测的APP客户端，并且该智能手机内已经保存了本地农作物特征数据库，在手机用户启动APP客户端后，该智能手机通过与近红外光谱仪之间的蓝牙连接，获得近红外光谱仪测得的农作物的光谱特征，并由APP客户端根据该光谱特征得到农作物的特征检测结果。

基于图2A示出的应用场景，如图2B所示，图2B是根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测方法的流程图，该方法可以用于终端中，包括以下步骤：

在步骤201中，应用客户端开启后，与近红外光谱仪之间建立蓝牙连接。

本实施例中，由于用于检测光谱特征的近红外光谱仪独立于终端设置，因此在应用客户端开启后，触发终端上的蓝牙功能同时启动，同时近红外光谱仪上的蓝牙功能也同时启动，两者之间基于开启的蓝牙功能建立蓝牙连接。需要说明的是，本公开实施例中终端与近红外光谱仪之间基于短距离通信方式进行交互，而蓝牙是支持短距离通信的一种技术，除了蓝牙外，也可以采用其他支持短距离通信的技术，例如，红外等，对此本公开实施例不进行限制。

在步骤202中，在近红外光谱仪扫描待检测农作物获得光谱特征后，接收近红外光谱仪通过建立的蓝牙连接发送的光谱特征。

本公开实施例中近红外光谱仪对农作物进行扫描获得光谱特征的过程与相关技术一致，在此不再赘述。当近红外光谱仪通过扫描得到农作物的光谱特征后，可以通过与终端之间建立的蓝牙连接，采用蓝牙通信方式将光谱特征传输到终端。

在步骤203中，对光谱特征进行量化处理，得到量化特征。

通常光谱特征为连续的模拟信号，本步骤通过对光谱特征进行量化处理，得到对应的数字信号。

通常对同一农作物可能需要检测其不同指标，例如，农药含量，成熟度等，对于每个检测指标，其对应的特征类型可能不同，因此在对光谱特征进行量化处理后，根据检测指标的数量，可能获得多个对应不同检测指标的量化特征。

在步骤204中，查找本地农作物特征数据库，该本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

本实施例中，终端可以预先从云端应用服务器获取农作物特征数据库并作为本地农作物特征数据库保存在该终端本地，在获取时，可以由终端主动从云端应用服务器下载，或者也可以由云端应用服务器主动向终端进行推送，对此本公开实施例不进行限制。由于终端自身保存了农作物特征数据库，因此可以在获得量化特征后，直接在本地农作物特征数据库中进行查找。

另外，当应用服务器上的云端农作物数据库更新后，则终端还可以获得更新信息，并根据更新信息更新本地农作物特征数据库中的量化特征范围与特征检测结果的对应关系。在获得更新信息时，终端可以按照设置的时间周期从应用服务器下载更新信息，例如，时间周期为一周；或者终端也可以接收应用服务器推送的更新信息，应用服务器可以在生成更新信息时就向终端推送，也可以按照设置的时间周期向终端推送该时间周期内生成的所有更新信息。

本实施例中，本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系，参见下表1：

表1

上表1仅是为了说明本公开实施例的农作物特征数据库的简单示例，实际应用中可以根据需要，设置更多的检测指标，并且可以更加细化在每个检测项目下量化特征范围对应的不同检测结果，对此本公开实施例不进行限制。

在步骤205中，根据查找结果获得量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。

步骤204中，根据获得的量化特征查找如表1所示的本地农作物特征数据库，以检测指标是成熟度为例，当获得的量化特征为B’，则将B’与表1中示出的成熟度对应的三个量化特征进行比较，当B’在B1至B2的范围内时，则可以获得特征检测结果为农作物已成熟；同理，当B’小于B1时，则可以获得特征检测结果为农作物不成熟。

在步骤206中，在客户端界面呈现特征检测结果。

本实施例中，当根据步骤205得到农作物特征检测结果后，可以在客户端界面呈现该特征检测结果。例如，可以在客户端界面直接以文字方式显示特征检测结果，或者也可以在客户端界面以图示方式显示特征检测结果，比如在特征检测结果为农作物未成熟时，显示绿色作物图标，而在特征检测结果为农作物成熟时，显示红色作物图标。

由上述实施例可见，该实施例通过在终端上安装用于农作物特征检测的应用客户端，在面对需要检测的农作物时，开启该应用客户端，基于终端内保存的本地农作物特征数据库获得量化特征对应的特征检测结果，使得终端用户可以快速方便地实现农作物检测；并且，由于近红外光谱仪作为独立于终端的光谱特征检测设备存在，因此可以不占用终端内部空间。

如图3A所示，是根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测应用场景示意图：在图3A示出的应用场景中，终端具体为一台智能手机，该智能手机内设置了用于农作物特征检测的APP客户端，并且该终端自身具有近红外光谱功能，如图3A中该近红外光谱功能可以集成在一近红外光谱模块内，相应的，应用服务器作为云端设备，其上保存并维护云端农作物特征数据库，在手机用户启动APP客户端后，手机通过与应用服务器之间通过移动网络进行交互，由手机将通过近红外光谱模块检测到的农作物光谱特征发送至应用服务器，并由应用服务器根据云端农作物数据库获得特征检测结果并返回给手机。

如图3B所示，图3B是根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测方法的流程图，该方法可以用于终端中，包括以下步骤：

在步骤301中，当应用客户端开启后，开启近红外光谱功能。

本实施例中，为了方便终端用户进行农作物特征检测，在该终端内集成了具有近红外光谱功能的近红外光谱模块，当应用客户端开启后，可以向该近红外光谱模块发送开启命令，以开启近红外光谱功能。

在步骤302中，采用近红外光扫描待检测农作物获得光谱特征。

实际应用中，终端用户可以手持终端，并将近红外光谱模块的扫描部件对准待检测农作物，通过近红外光扫描农作物获得待检测农作物的光谱特征。

在步骤303中，对光谱特征进行量化处理，得到量化特征。

在步骤304中，将量化特征通过移动网络发送到应用服务器。

在步骤305中，接收应用服务器根据量化特征查询云端农作物特征数据库后，获得的与量化特征对应的特征检测结果。

本实施例中，终端不保存本地农作物特征数据库，当终端将量化特征发送到应用服务器后，应用服务器查询云端农作物特征数据库，获得与量化特征对应的特征检测结果，并将该特征检测结果通过移动网络返回给终端。

在步骤306中，通过扬声器播放特征检测结果。

本实施例中，通过终端扬声器播放特征检测结果，与在客户端界面上呈现特征检测结果相比，可以无需用户查看，而直接听到特征检测结果，进一步提升终端用户体验。

对于与图2B实施例中相同的步骤，以及与图2B中查询农作物特征数据库相同的过程示例，在上述图3B实施例中不再进行赘述，相关内容可参见图2B实施例。

由上述实施例可见，该实施例通过在终端上安装用于农作物特征检测的应用客户端，并且利用云端应用服务器上可以保存大量农作物特征信息且可以实时更新农作物特征信息的特点，在面对需要检测的农作物时，开启该应用客户端，并通过与云端应用服务器交互可以实时获得农作物特征检测结果，使得终端用户可以快速方便地实现农作物检测。

如图3C所示，图3C是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测的应用场景示意图：在图3C示出的应用场景中，终端具体为一台智能手机，该智能手机内设置了用于农作物特征检测的APP客户端，并且该终端内也集成了具有近红外光谱功能的近红外光谱模块。与前述图2A和图3A示出的应用场景的不同在于，图3C中，在手机与应用服务器之间设置了作为AP设备的路由器，如果应用服务器上保存了云端农作物特征数据库，则手机与应用服务器之间通过交互实现农作物特征检测的过程与图3B实施例示出的过程一致，不同仅在于手机与应用服务器之间基于WIFI网络实现通信。

进一步，为了提高特征检测结果的速度，图3C中路由器可以预先从云端应用服务器获取农作物特征数据库，并保存在该路由器本地，后续当手机将农作物的量化特征发送到路由器后，则无需再与应用服务器交互，由路由器直接在本地农作物特征数据库中查找特征检测结果，并返回给手机，从而提高检测效率。另外，与前述图2B中终端从应用服务器获得农作物特征数据库的更新信息类似，当应用服务器上的云端农作物数据库更新后，则路由器还可以通过WIFI网络获得更新信息，并根据更新信息更新本地农作物特征数据库。在获得更新信息时，路由器可以按照设置的时间周期从应用服务器下载更新信息，或者路由器也可以接收应用服务器推送的更新信息。

与前述农作物特征检测方法实施例相对应，本公开还提供了农作物特征检测装置及其所应用的终端的实施例。

如图4所示，图4是本公开根据一示例性实施例示出的一种农作物特征检测装置框图，所述装置包括：检测单元410、量化单元420、第一获得单元430和输出单元440。

其中，所述检测单元410，被配置为当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

所述量化单元420，被配置为对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

所述第一获得单元430，被配置为根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出单元440，被配置为输出所述特征检测结果。

上述实施例中，终端上安装用于农作物特征检测的应用客户端，在面对需要检测的农作物时，开启该应用客户端，并通过该应用客户端获取待检测农作物的光谱特征，并基于光谱特征量化处理后的量化特征，获得特征检测结果，以使农作物特征检测过程简单且方便，使得终端用户可以快速实现农作物检测，并识别出问题农作物。

如图5所示，图5是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述检测单元410可以包括：功能开启子单元411和特征获取子单元412。

其中，所述功能开启子单元411，被配置为开启近红外光谱功能；

所述特征获取子单元412，被配置为采用近红外光扫描所述待检测农作物获得光谱特征。

上述实施例中，可以基于近红外光谱功能获取农作物的光谱特征，由于近红外光谱功能为集成在终端内的功能，因此可以方便进行光谱特征扫描。

如图6所示，图6是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图4所示实施例的基础上，所述检测单元410可以包括：连接建立子单元413和特征接收子单元414。

其中，所述连接建立子单元413，被配置为与近红外光谱仪之间建立蓝牙连接；

所述特征接收子单元414，被配置为在所述近红外光谱仪扫描所述待检测农作物获得光谱特征后，接收所述近红外光谱仪通过所述蓝牙连接发送的所述光谱特征。

上述实施例中，终端在通过与近红外光谱仪通过蓝牙连接通信，并获得光谱特征时，由于近红外光谱仪作为独立的检测设备存在，因此可以减小终端体积。

如图7所示，图7是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图4至图6任一所示实施例的基础上，所述第一获得单元430可以包括：特征查找子单元431和结果获得子单元432。

其中，所述特征查找子单元431，被配置为查找本地农作物特征数据库，所述本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系；

结果获得子单元432，被配置为根据查找结果获得所述量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。

上述实施例中，当终端自身保存了农作物特征数据库时，可以在获得量化特征后，在本地快速查找到特征检测结果。

如图8所示，图8是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图7所示实施例的基础上，所述装置可以进一步包括：第二获得单元450和更新单元460。

其中，所述第二获得单元450，被配置为获得所述本地农作物特征数据库的更新信息；

所述更新单元460，被配置为根据所述更新信息更新所述本地农作物特征数据库中的量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

上述实施例中，终端可以根据应用服务器上农作物特征数据库的更新情况，对本地农作物特征数据库进行更新，从而可以保证终端上具有最新的农作物特征数据，以提高农作物特征检测的准确性。

如图9所示，图9是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图8所示实施例的基础上，所述第二获得单元450可以包括：信息下载子单元451和/或信息接收子单元452，为了示例方便，图9中示出了上述两个子单元，实际应用中，可以仅包括其中任意一个子单元。

其中，所述信息下载子单元451，被配置为按照设置的时间周期从应用服务器下载所述农作物特征数据库的更新信息；

信息接收子单元452，被配置为接收所述应用服务器推送的所述本地农作物特征数据库的更新信息。

上述实施例中，终端可以通过多种方式灵活地从应用服务器获得农作物特征数据库的更新信息。

如图10所示，图10是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图4至图6任一所示实施例的基础上，所述第一获得单元430可以包括：第一特征发送子单元433和第一结果接收子单元434。

其中，所述第一特征发送子单元433，被配置为将所述量化特征通过移动网络发送到应用服务器；

所述第一结果接收子单元434，被配置为接收所述应用服务器根据所述量化特征查询云端农作物特征数据库后，获得的与所述量化特征对应的特征检测结果，所述云端农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

上述实施例中，当应用服务器保存了农作物特征数据库时，由于应用服务器具有海量存储空间，且能够对农作物特征数据库进行及时有效更新，因此终端通过与应用服务器进行交互获得特征检测结果，可以节省终端在本地为存储农作物特征数据库而耗费的存储资源。

如图11所示，图11是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图4至图6任一所示实施例的基础上，所述第一获得单元430可以包括：第二特征发送子单元435和第二结果接收子单元436。

其中，所述第二特征发送子单元，被配置为将所述量化特征通过WIFI网络发送到本地接入点AP设备；

所述第二结果接收子单元，被配置为接收所述本地AP设备返回的与所述量化特征对应的特征检测结果，其中，所述特征检测结果为所述本地AP设备通过与应用服务器交互，从所述应用服务器获得的特征检测结果，或者所述特征检测结果为所述本地AP设备查找本地农作物特征数据库后，从所述本地农作物特征数据库获得的特征检测结果。

上述实施例中，当AP设备保存了农作物特征数据库时，由于AP设备和终端均设置在本地，因此由AP设备在本地进行查找可以提升根据量化特征获得特征检测结果的速度。

如图12所示，图12是本公开根据一示例性实施例示出的另一种农作物特征检测装置框图，该实施例在前述图4至图11任一所示实施例的基础上，所述输出单元440可以包括：结果呈现子单元441、结果播放子单元442和信息提示子单元443，为了示例方便，图12中示出了上述三个子单元，实际应用中，可以仅包括其中任意一个子单元。

其中，所述结果呈现子单元441，被配置为在客户端界面呈现所述特征检测结果；

所述结果播放子单元442，被配置为通过扬声器播放所述特征检测结果；

所述信息提示子单元443，被配置为当所述特征检测结果为所述待检测农作物未通过检测时，通过闪烁信号灯或震动方式输出检测提示信息。

上述实施例中，可以通过多种呈现方式在终端上对特征检测结果进行呈现，以便终端用户可以直观方便地获得检测结果，并且可以在检测未通过时，获得终端主动输出的警示信息，以进一步提示终端用户不要选择问题农作物。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

相应的，本公开还提供一种终端，所述终端包括有处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：

当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出所述特征检测结果。

如图13所示，图13是本公开根据一示例性实施例示出的一种用于农作物特征检测装置1300的结构示意图。例如，装置1300可以是具有路由功能的终端，该终端可以具体为移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图13，装置1300可以包括以下一个或多个组件：处理组件1302，存储器1304，电源组件1306，多媒体组件1308，音频组件1310，输入/输出(I/O)的接口1312，传感器组件1314，以及通信组件1316。

处理组件1302通常控制装置1300的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1302可以包括一个或多个处理器1320来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1302可以包括一个或多个模块，便于处理组件1302和其他组件之间的交互。例如，处理组件1302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1308和处理组件1302之间的交互。

存储器1304被配置为存储各种类型的数据以支持在装置1300的操作。这些数据的示例包括用于在装置1300上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1306为装置1300的各种组件提供电力。电源组件1306可以包括电源管理***，一个或多个电源，及其他与为装置1300生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1308包括在所述装置1300和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置1300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜***或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1310包括一个麦克风(MIC)，当装置1300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1304或经由通信组件1316发送。在一些实施例中，音频组件1310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1312为处理组件1302和***接口模块之间提供接口，上述***接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1314包括一个或多个传感器，用于为装置1300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1314可以检测到装置1300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置1300的显示器和小键盘，传感器组件1314还可以检测装置1300或装置1300一个组件的位置改变，用户与装置1300接触的存在或不存在，装置1300方位或加速/减速和装置1300的温度变化。传感器组件1314可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器，微波传感器或温度传感器。

通信组件1316被配置为便于装置1300和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置1300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1316经由广播信道接收来自外部广播管理***的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1316还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置1300可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1304，上述指令可由装置1300的处理器1320执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (19)

1.一种农作物特征检测方法，其特征在于，包括：

当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出所述特征检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测农作物的光谱特征，包括：

开启近红外光谱功能；

采用近红外光扫描所述待检测农作物获得光谱特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测农作物的光谱特征，包括：

与近红外光谱仪之间建立蓝牙连接；

在所述近红外光谱仪扫描所述待检测农作物获得光谱特征后，接收所述近红外光谱仪通过所述蓝牙连接发送的所述光谱特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果，包括：

查找本地农作物特征数据库，所述本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系；

根据查找结果获得所述量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得所述本地农作物特征数据库的更新信息；

根据所述更新信息更新所述本地农作物特征数据库中的量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，采用下述任一方式，获得所述农作物特征数据库的更新信息：

按照设置的时间周期从应用服务器下载所述农作物特征数据库的更新信息；

接收所述应用服务器推送的所述本地农作物特征数据库的更新信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果，包括：

将所述量化特征通过移动网络发送到应用服务器；

接收所述应用服务器根据所述量化特征查询云端农作物特征数据库后，获得的与所述量化特征对应的特征检测结果，所述云端农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果，包括：

将所述量化特征通过WIFI网络发送到本地接入点AP设备；

接收所述本地AP设备返回的与所述量化特征对应的特征检测结果，其中，所述特征检测结果为所述本地AP设备通过与应用服务器交互，从所述应用服务器获得的特征检测结果，或者所述特征检测结果为所述本地AP设备查找本地农作物特征数据库后，从所述本地农作物特征数据库获得的特征检测结果。

9.根据权利要求1至8任一所述的方法，其特征在于，采用至少一种下述方式，输出所述特征检测结果：

在客户端界面呈现所述特征检测结果；

通过扬声器播放所述特征检测结果；

当所述特征检测结果为所述待检测农作物未通过检测时，通过闪烁信号灯或震动方式输出检测提示信息。

10.一种农作物特征检测装置，其特征在于，包括：

检测单元，用于当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

量化单元，用于对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

第一获得单元，用于根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出单元，用于输出所述特征检测结果。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述检测单元包括：

功能开启子单元，用于开启近红外光谱功能；

特征获取子单元，用于采用近红外光扫描所述待检测农作物获得光谱特征。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述检测单元包括：

连接建立子单元，用于与近红外光谱仪之间建立蓝牙连接；

特征接收子单元，用于在所述近红外光谱仪扫描所述待检测农作物获得光谱特征后，接收所述近红外光谱仪通过所述蓝牙连接发送的所述光谱特征。

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一获得单元包括：

特征查找子单元，用于查找本地农作物特征数据库，所述本地农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系；

结果获得子单元，用于根据查找结果获得所述量化特征所属量化特征范围对应的特征检测结果。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获得单元，用于获得所述本地农作物特征数据库的更新信息；

更新单元，用于根据所述更新信息更新所述本地农作物特征数据库中的量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述第二获得单元包括至少一个下述子单元：

信息下载子单元，用于按照设置的时间周期从应用服务器下载所述农作物特征数据库的更新信息；

信息接收子单元，用于接收所述应用服务器推送的所述本地农作物特征数据库的更新信息。

16.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一获得单元包括：

第一特征发送子单元，用于将所述量化特征通过移动网络发送到应用服务器；

第一结果接收子单元，用于接收所述应用服务器根据所述量化特征查询云端农作物特征数据库后，获得的与所述量化特征对应的特征检测结果，所述云端农作物特征数据库中包括量化特征范围与特征检测结果的对应关系。

17.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一获得单元包括：

第二特征发送子单元，用于将所述量化特征通过WIFI网络发送到本地接入点AP设备；

第二结果接收子单元，用于接收所述本地AP设备返回的与所述量化特征对应的特征检测结果，其中，所述特征检测结果为所述本地AP设备通过与应用服务器交互，从所述应用服务器获得的特征检测结果，或者所述特征检测结果为所述本地AP设备查找本地农作物特征数据库后，从所述本地农作物特征数据库获得的特征检测结果。

18.根据权利要求10至17任一所述的装置，其特征在于，所述输出单元包括至少一个下述子单元：

结果呈现子单元，用于在客户端界面呈现所述特征检测结果；

结果播放子单元，用于通过扬声器播放所述特征检测结果；

信息提示子单元，用于当所述特征检测结果为所述待检测农作物未通过检测时，通过闪烁信号灯或震动方式输出检测提示信息。

19.一种终端，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

当应用客户端开启后，获取待检测农作物的光谱特征；

对所述光谱特征进行量化处理，得到量化特征；

根据所述量化特征，获得与所述量化特征对应的特征检测结果；

输出所述特征检测结果。