路线生成方法、装置、无人作业车、电子设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114485612A(43)申请公布日2022.05.13(21)申请号202111650932.7(22)申请日2021.12.29(71)申请人广州极飞科技股份有限公司地址510000广东省广州市天河区高普路115号C座(72)发明人黎赣彤(74)专利代理机构北京布瑞知识产权代理有限公司11505专利代理师张欣(51)Int.Cl.G01C21/00(2006.01)G01S19/43(2010.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书4页说明书10页附图6页(54)发明名称路线生成方法、装置、无人作业车、电子设备及存储介质(57)摘要本申请提供了一种路线生成方法、无人作业车、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：利用神经网络模型对农田图像进行处理，以将所述农田图像分割成多个区域，所述多个区域包括植株区域和非植株区域；根据所述多个区域，确定所述目标地块的田间路线。上述方法利用神经网络模型对农田图像直接进行分割，根据神经网络模型识别的目标区域的轮廓直接确定目标地块的田间路线。能够有效解决现有技术中颜色阈值难以确定以及逐行扫描或水平切割的方式处理效率较低的问题。同时，在对神经网络模型进行训练时，充分考虑了不同环境因素的影响，使该方法能够适用于作物生长的不同时期以及不同的光照条件，实现全天候的作业。CN114485612ACN114485612A权利要求书1/4页1.一种路线生成的方法，其特征在于，所述方法包括：利用神经网络模型对目标地块的目标农田图像进行处理，以将所述目标农田图像分割成多个区域，所述多个区域包括植株区域和非植株区域；根据所述多个区域，确定所述目标地块的田间路线；其中，训练所述神经网络模型所依据的农田图像样本包括以下中的至少一种：不同光照强度下的农田图像、不同作业地块的农田图像样本、不同作物生长时期下的农田图像样本。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个区域，确定所述目标地块的田间路线，包括：从所述目标农田图像的多个区域中选择边缘轮廓线满足预设要求的目标区域；根据所述目标区域的边缘轮廓线，确定所述目标地块的田间路线。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述目标农田图像的多个区域中选择边缘轮廓线满足预设要求的目标区域，包括：对所述目标农田图像进行二值化处理，确定所述目标农田图像的二值图像；查找所述二值图像中的所有区域的轮廓；剔除所述二值图像中周长小于设定周长阈值和/或面积小于设定面积阈值的区域的轮廓；当剩余的轮廓数量为0时，确定所述目标农田图像中不包含所述目标区域；当剩余的轮廓数量不为0时，确定所述剩余轮廓中周长和/或面积最大的轮廓所对应的区域为所述目标区域。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的边缘轮廓线，确定所述目标地块的田间路线，包括：根据所述目标区域的边缘轮廓线，获取左边路线和右边路线；根据所述左边路线和所述右边路线，确定所述田间路线。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标区域的边缘轮廓线，获取左边路线和右边路线，包括：确定所述目标区域的边缘轮廓线的外接矩形，根据所述外接矩形的左上角和右下角的坐标，确定所述左边路线和所述右边路线的掩膜；在空白图片上绘制所述目标区域的轮廓，确定所述目标区域的轮廓图像，其中，所述空白图片的大小与所述目标农田图像相同；根据所述左边路线和所述右边路线的掩膜，在所述目标区域的轮廓图像中提取左边路线点集和右边路线点集；对所述左边路线点集和所述右边路线点集进行拟合，确定所述左边路线和所述右边路线。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述左边路线和所述右边路线，确定所述田间路线，包括：以所述目标农田图像的图像坐标系为准，确定与所述图像坐标系的横轴平行的两条直线分别与所述左边路线和所述右边路线的交点；2CN114485612A权利要求书2/4页确定所述两条直线中各直线分别与所述左边路线和所述右边路线的交点之间的中点，以得到两个中点；确定经过所述两个中点的直线为所述田间路线。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述左边路线和所述右边路线，确定所述田间路线，包括：以所述目标农田图像的图像坐标系为准，确定间隔设置且与所述图像坐标系的横轴平行的多条直线分别与所述左边路线和所述右边路线的交点；对于所述多条直线中的每条直线，确定所述直线分别与所述左边路线和所述右边路线的交点之间的中点；生成依次连接所有中点的曲线，以得到所述田间路线。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述多条直线之间的间隔与所述左边路线或所述右边路线的曲率呈负相关关系。9.根据权利要求6‑8任一项所述的方法，其特征在于