機器視覺監(jiān)控城市綠地健康狀況主要通過以下方式實現(xiàn)：
1. 利用高分辨率攝像頭和無人機進行圖像采集
高分辨率攝像頭可以拍攝地面植被的照片，通過圖像處理軟件分析植被的健康狀況。
無人機搭載多光譜或高分辨率相機進行大面積的空中拍攝，能夠獲取高精度的植被覆蓋數(shù)據(jù)，進而分析植被的健康狀態(tài)。
2. 應用圖像識別技術進行數(shù)據(jù)分析
通過計算機視覺和深度學習算法，對采集到的圖像數(shù)據(jù)進行處理和分析，可以識別植物的健康狀態(tài)，包括葉片顏色變化、病斑、蟲害痕跡等。
這種方法能夠判斷植物是否處于健康狀態(tài)，并為后續(xù)的綠地管理提供決策支持。
3. 結(jié)合傳感器網(wǎng)絡進行環(huán)境監(jiān)測
在園區(qū)布設溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤濕度傳感器等設備，實時監(jiān)測植物生長環(huán)境中的各項參數(shù)。
傳感器數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)技術傳輸至中央數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，為植物健康監(jiān)測提供環(huán)境背景數(shù)據(jù)，進一步豐富機器視覺監(jiān)控的內(nèi)容。
4. 構建AI數(shù)據(jù)分析平臺
利用機器學習模型對采集到的圖像和傳感器數(shù)據(jù)進行分析，可以自動生成植物健康報告，識別潛在問題，并提出管理建議。
這種平臺化的管理方式能夠提高監(jiān)控效率，及時發(fā)現(xiàn)并處理綠地健康問題。
機器視覺通過高分辨率攝像頭、無人機、圖像識別技術、傳感器網(wǎng)絡和AI數(shù)據(jù)分析平臺等手段，能夠全面、高效地監(jiān)控城市綠地的健康狀況，為城市綠化管理提供有力支持。
