[发明专利]一种杂草识别方法及杂草处理设备

说明书

本发明实施例提供了一种杂草识别方法及杂草处理设备，可以通过所述图像采集装置采集地面的图像，得到待识别图像；利用预设的亮度门限对所述待识别图像进行二值化处理，得到二值化图像；确定所述二值化图像中各个植物所在的图像区域；将各个所述图像区域输入预训练的植物识别模型，得到各个所述图像区域中各个植物的识别结果；根据各个所述识别结果识别所述待识别图像中的杂草。应用本发明实施例提供的方案，通过对杂草的自动识别来提高自动化除草的精准度，并且替代人工来对杂草进行处理，提高处理效率。

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，特别是涉及一种杂草识别方法及杂草处理设备。

背景技术

目前农田除草方法通常包括：农用机械大面积作业(如大面积喷洒农药)和人工作业(如选择性喷药，挖草等)两种方式。

然而，实际应用中，使用机械大面积作业方式存在精准度差、浪费农药、土壤农药残留大等问题；人工性作业存在效率低、农药毒性对人员的人身健康存在影响等问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种杂草识别方法及杂草处理设备，以实现提高对农田中的杂草进行识别的精准性并替代人工来进行杂草处理，节省人力资源。具体技术方案如下：

本发明实施的一方面提供的一种杂草识别方法，应用于杂草处理设备，所述杂草处理设备包括：图像采集装置和杂草处理装置，所述方法包括：

通过所述图像采集装置采集地面的图像，得到待识别图像；

利用预设的亮度门限对所述待识别图像进行二值化处理，得到二值化图像；

确定所述二值化图像中各个植物所在的图像区域；

将各个所述图像区域输入预训练的植物识别模型，得到各个所述图像区域中各个植物的识别结果，其中，所述植物识别模型为：利用植物样本图像和其中植物的类型对神经网络模型进行训练得到，用于识别图像中所包含植物的类型的模型；

根据各个所述识别结果识别所述待识别图像中的杂草。

可选的，所述根据各个所述识别结果识别所述待识别图像中的杂草的步骤之后，还包括：

将所述二值化图像划分为n*m个网格区域；

分别统计每一个网格中表征植物的像素点的覆盖率，并将覆盖率大于预设数值的网格确定为植物所在的网格；

利用各个植物所在网格区域构成的联通区域分别更新各个所述图像区域。

可选的，所述将覆盖率大于预设数值的网格确定为植物所在的网格的步骤，包括：

同一网格中表征作物的像素点的覆盖率和表征杂草的像素点的覆盖率均高于预设数值的情况下，将网格确定为作物所在的网格。

可选的，所述利用各个植物所在网格区域构成的联通区域分别更新各个所述图像区域的步骤之后，还包括：

确定更新后各个图像区域的中心点；

利用所确定的各个中心点对所述待识别图像中的植物进行标记。

可选的，所述利用各个植物所在网格区域构成的联通区域分别更新各个所述图像区域的步骤之后，还包括：

获取所述图像采集装置与所述地面在竖直方向上的距离，以及所述图像采集装置与所述杂草处理装置在水平方向上的距离，分别作为第一距离和第二距离；

利用所述第一距离、第二距离以及待识别图像的分辨率计算所述地面中杂草距离所述杂草处理装置之间的距离。

本发明实施的又一方面还提供了一种杂草处理设备，包括：图像采集装置和杂草处理装置，所述杂草处理设备还包括：