[發明專利]一種無人機放牧方法以及裝置在審
| 申請號： | 202211060448.3 | 申請日： | 2022-08-31 |
| 公開（公告）號： | CN115620174A | 公開（公告）日： | 2023-01-17 |
| 發明（設計）人： | 任雪峰;羅巍 | 申請（專利權）人： | 北京卓翼智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06V20/17 | 分類號： | G06V20/17;G06N3/04;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06V40/10;A01K29/00 |
| 代理公司： | 北京市競天公誠律師事務所 11770 | 代理人： | 王彩霞;陳偉 |
| 地址： | 100086 北京市海淀區*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 無人機 放牧 方法 以及 裝置 | ||
1.一種無人機放牧方法，其特征在于，包括：
獲取無人機針對待測牧區所攝取的圖像序列；
基于所述圖像序列進行物種檢測，獲得目標蓄群對應的感興趣區域；
基于所述感興趣區域獲得所述目標蓄群對應的柵格地圖和所述目標蓄群對應的時序圖像；
基于所述柵格地圖進行無人機導航，并基于所述時序圖像對所述目標蓄群進行個體識別，獲得牲畜個體信息。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述圖像序列進行物種檢測，獲得目標蓄群對應的感興趣區域，包括：
通過預先訓練的目標檢測模型YOLOv5對所述圖像序列進行目標檢測，獲得所述目標蓄群對應的感興趣區域；
所述方法還包括：基于無人機攝取的歷史蓄群圖像序列進行模型訓練，獲得所述目標檢測模型YOLOv5。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在訓練獲得所述目標檢測模型YOLOv5時，還包括：
通過K-means聚類算法為所述目標檢測模型YOLOv5選擇錨框結構尺寸，以使所選擇的錨框結構尺寸與所述圖像序列中的待檢測對象大小相匹配。
4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在訓練獲得所述目標檢測模型YOLOv5時，還包括：為所述目標檢測模型YOLOv5確定與所述目標蓄群相對應的步長結構。
5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在訓練獲得所述目標檢測模型YOLOv5時，還包括：為所述目標檢測模型YOLOv5增加檢測層。
6.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，在訓練獲得所述目標檢測模型YOLOv5時，還包括：
采用加權框融合的方式為所述目標檢測模型YOLOv5選擇預測框。
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述柵格地圖進行無人機導航，包括：
基于所述柵格地圖和歷史導航信息計算獲得導航決策數據，基于所述導航決策數據進行無人機導航。
8.一種無人機放牧裝置，其特征在于，包括：
圖像序列獲取單元，用于獲取無人機針對待測牧區所攝取的圖像序列；
感興趣區域獲得單元，用于基于所述圖像序列進行物種檢測，獲得目標蓄群對應的感興趣區域；
時序圖象獲得單元，用于基于所述感興趣區域，獲得所述目標蓄群對應的柵格地圖和所述目標蓄群對應的時序圖像；
牲畜個體信息獲得單元，用于基于所述柵格地圖進行無人機導航，并基于所述時序圖像對所述目標蓄群進行個體識別，獲得牲畜個體信息。
9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器；所述存儲器用于存儲一條或多條計算機指令，其中，所述一條或多條計算機指令被所述處理器執行，以實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有一條或多條計算機指令，其特征在于，該指令被處理器執行以實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。
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