[發(fā)明專利]一種農(nóng)田地頭自動識別方法及系統(tǒng)

在審

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• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112464766A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孟志軍;劉卉;尹彥鑫;胡書鵬;聶建慧;肖躍進(jìn);梅鶴波;武廣偉;楊長江
• 申請（專利權(quán)）人: 北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 聶俊偉

本發(fā)明實施例提供一種農(nóng)田地頭自動識別方法及系統(tǒng)，包括：獲取農(nóng)田地頭圖像；將農(nóng)田地頭圖像輸入至地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果，獲得農(nóng)田地頭圖像對應(yīng)的農(nóng)田作業(yè)環(huán)境類別；其中，地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)帶有農(nóng)田作業(yè)環(huán)境類別標(biāo)簽的農(nóng)田地頭圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練后獲得的；農(nóng)田作業(yè)環(huán)境類別包括無作物農(nóng)田、有作物農(nóng)田、綠色植被地頭、黃色植被地頭、裸露土壤地頭以及人工設(shè)施地頭。本發(fā)明實施例提供的農(nóng)田地頭自動識別方法及系統(tǒng)，基于深度學(xué)習(xí)的對農(nóng)機(jī)作業(yè)場景下的農(nóng)田地頭圖像進(jìn)行識別，能準(zhǔn)確的獲知當(dāng)前農(nóng)機(jī)作業(yè)的作業(yè)環(huán)境，實時性好，能為智能農(nóng)機(jī)的地頭環(huán)境自主感知提供可行的技術(shù)解決方案。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及農(nóng)業(yè)機(jī)械領(lǐng)域，尤其涉及一種農(nóng)田地頭自動識別方法及裝置。

背景技術(shù)

農(nóng)業(yè)機(jī)械的田間作業(yè)過程可以理解為：農(nóng)業(yè)機(jī)械在特定范圍內(nèi)針對特定目標(biāo)的有規(guī)律運(yùn)動。雖然農(nóng)田地塊規(guī)模和農(nóng)機(jī)機(jī)組形式等方面存在差異，但每臺農(nóng)機(jī)機(jī)組必然要進(jìn)行地頭轉(zhuǎn)彎操作，因此農(nóng)田的地頭轉(zhuǎn)彎區(qū)域是農(nóng)機(jī)作業(yè)范圍的邊界。農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航技術(shù)能顯著降低往復(fù)作業(yè)壟間重疊、遺漏，減輕駕駛?cè)藛T的勞動強(qiáng)度，當(dāng)前實用化的農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航系統(tǒng)還處于半自動化階段，在地頭轉(zhuǎn)彎處仍需要人工操作。

現(xiàn)有技術(shù)中實現(xiàn)農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航的一種途徑是基于農(nóng)田數(shù)字地圖來進(jìn)行的。通過測繪或遙感影像方式繪制農(nóng)田地塊，在農(nóng)田地塊的數(shù)字地圖中，地塊邊界被抽象為線狀屬性。但事實上，提供農(nóng)業(yè)機(jī)械轉(zhuǎn)彎的地頭是一個區(qū)域，故目前農(nóng)田數(shù)字地圖的精度無法滿足農(nóng)機(jī)自動駕駛的要求。

現(xiàn)有技術(shù)中實現(xiàn)農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航的另一種途徑是基于圖像識別技術(shù)來進(jìn)行的。由于圖像識別的關(guān)鍵步驟是圖像特征提取，而傳統(tǒng)的圖像特征提取方式是使用人工設(shè)計的提取器，通過專業(yè)知識及復(fù)雜的調(diào)參過程提取顏色、紋理、形狀等局部特征。加之實際的農(nóng)田地頭類型復(fù)雜多樣，可能是種植作物的相鄰農(nóng)田地塊邊界，或者為非農(nóng)田區(qū)域(如田埂、石灰路、溝渠或裸露土壤等)，從而造成了采用傳統(tǒng)圖像識別的人工特征提取方式具有諸多局限性，不能很好地適應(yīng)自然條件下農(nóng)田地頭環(huán)境復(fù)雜多變的特點(diǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

為了克服現(xiàn)有技術(shù)方案中存在的不能很好地適應(yīng)自然條件下農(nóng)田地頭環(huán)境復(fù)雜多變的缺陷，本發(fā)明實施例提供一種農(nóng)田地頭自動識別方法及裝置，能夠獲取和自動識別農(nóng)機(jī)作業(yè)場景下的農(nóng)田地頭圖像，以滿足智能農(nóng)業(yè)機(jī)械地頭環(huán)境感知的應(yīng)用需求。

第一方面，本發(fā)明實施例提供一種農(nóng)田地頭自動識別方法，主要包括：獲取農(nóng)田地頭圖像；將農(nóng)田地頭圖像輸入至地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果，獲得農(nóng)田地頭圖像對應(yīng)的農(nóng)田作業(yè)環(huán)境類別；其中，地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型是根據(jù)帶有農(nóng)田作業(yè)環(huán)境類別標(biāo)簽的農(nóng)田地頭圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練后獲得的；農(nóng)田作業(yè)環(huán)境類別包括無作物農(nóng)田、有作物農(nóng)田、綠色植被地頭、黃色植被地頭、裸露土壤地頭以及人工設(shè)施地頭。

可選地，在獲取農(nóng)田地頭圖像之后，還包括：以所述農(nóng)田地頭圖像的短邊為邊長，將農(nóng)田地頭圖像裁剪成長寬比1：1的第一圖像；基于最近鄰域插值法對第一圖像進(jìn)行縮放，獲取第二圖像；所述第二圖像的像素為所述地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型的可識別像素。

可選地，所述地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型是基于MobileNet V₂構(gòu)建的。

可選地，所述地頭識別網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括依次連接的輸入層、第一卷積模塊、Inverted Residual Block模塊、第二卷積模塊、全局平均池化層、Dropout層、1×1卷積層和Softmax層；所述第一卷積模塊和所述第二卷積模塊的結(jié)構(gòu)相同，均包括依次連接的卷積層、批量規(guī)范化層和Relu激活層；所述Inverted Residual Block模塊包括7個依次連接的Inverted Residual Block；在每個Inverted Residual Block中的滑動步長為1的卷積層之間使用shortcut。