[发明专利]目标区域的划分方法及装置、药物的喷洒控制方法

说明书

本申请公开了一种目标区域的划分方法及装置。其中，该方法包括：获取目标区域的图像；基于训练得到的图像识别模型识别目标区域的图像，得到目标区域中至少一种目标对象的密度信息；按照至少一种目标对象的密度信息将目标区域进行划分，得到至少一个连通区域。本申请解决了由于进行农药喷洒作业时采用对整个植物生长区域遍历喷洒造成的不仅对没有受到虫草灾害的植物造成损害，还会对农药造成浪费，对土地也会造成污染的技术问题。

技术领域

本申请涉及智能农业领域，具体而言，涉及一种目标区域的划分方法及装置。

背景技术

现阶段，无人机被广泛应用于智能农业领域，目前在利用无人机对植物进行喷洒农药作业时都是采用遍历的方式喷洒，通常都是对植物的整个生长区域均匀喷洒，采用上述农药喷洒的方法不仅会对没有受到虫草灾害的植物造成损害，还会对农药造成浪费，对土地也会造成污染，并且农药残留也比较严重。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标区域的划分方法及装置，以至少解决由于进行农药喷洒作业时采用对整个植物生长区域遍历喷洒造成的不仅对没有受到虫草灾害的植物造成损害，还会对农药造成浪费，对土地也会造成污染的技术问题。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种目标区域的划分方法，包括：获取目标区域的图像；基于训练得到的图像识别模型识别目标区域的图像，得到目标区域中至少一中目标对象的密度信息；按照至少一种目标对象的密度信息将目标区域进行划分，得到至少一个连通区域。

可选地，在基于训练得到的图像识别模型识别目标区域的图像，得到目标区域中至少一种目标对象的密度信息之前，上述方法还包括：获取图像识别模型，该步骤包括：按照密度等级对海量的样本图像进行标记；对标记了密度等级的多个样本图像进行聚类，获取不同类型的样本图像对应的密度等级；基于不同类型的样本图像对应的密度等级进行样本训练，生成图像识别模型。

可选地，基于训练得到的图像识别模型识别目标区域的图像，得到目标区域中至少一种目标对象的密度信息，包括：将目标区域的图像输入至图像识别模型，标记出图像中不同位置的密度信息；基于图像中不同位置的密度信息，得到图像中不同区域的密度信息。

可选地，按照至少一种目标对象密度信息将目标区域进行划分，得到至少一个连通区域，包括：基于至少一种目标对象的密度信息，划分得到至少一个密度区间；按照不同的密度区间对图像进行划分，得到图像中每个密度区间对应的连通区域。

可选地，在基于训练得到的图像识别模型识别目标区域的图像，得到目标区域的至少一种目标对象的密度信息之后，上述方法还包括：将目标区域的图像划分为多个子目标区域；依据密度信息确定多个子目标区域的农药喷洒量的最大值和平均值；对包含杂草的子目标区域进行农药喷洒，其中农药喷洒量为农药喷洒量的最大值或者平均值。

可选地，密度信息包括：目标区域内杂草的分布密度信息、目标区域内害虫的分布密度信息。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种药物的喷洒控制方法，包括：接收喷洒策略，其中，该喷洒策略为依据以下方式确定的：依据目标区域中至少一个目标对象的密度信息对目标区域进行划分，得到至少一个连通区域；依据连通区域的密度信息确定喷洒策略；依据喷洒策略控制对目标区域进行药物喷洒。

根据本申请实施例的再一方面，还提供了另一种药物的喷洒控制方法，包括：获取目标区域的图像；基于训练得到的图像识别模型识别目标区域的图像,得到目标区域中至少一种目标对象的密度信息；按照至少一种目标对象的密度信息将目标区域进行划分，得到至少一个连通区域；依据划分得到的至少一个连通区域的密度信息，确定药物的喷洒策略。