[发明专利]地膜识别方法和装置、计算机设备、存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种基于激光雷达的地膜识别方法和装置、计算机设备、存储介质，解决了现有技术中的地膜识别方法花费时间长、算法复杂，以及精度较低的问题。其中，方法包括：基于激光雷达采集的地块的点云数据构建点云地图；将点云地图划分为多个网格；基于多个网格中各点的激光反射强度的分布规律，确定激光反射强度的分界值，分界值用于指示未覆土区域对应的未覆土地膜点的激光反射强度的最大值；计算多个网格各自包含的所有点的激光反射强度的均值；确定均值小于或等于分界值的网格中的所有点为地膜对应的地膜点，地膜点包括覆土区域对应的覆土地膜点和未覆土区域对应的未覆土地膜点；基于地膜点的地理位置从点云地图中识别出地膜。

技术领域

本申请涉及农田作业车自主导航技术领域，具体涉及一种地膜识别方法和装置、计算机设备，以及存储介质。

背景技术

在农田作业车自主导航过程中，通常是将铺设在地块中的地膜作为导航路径。这种情况下，为了实现自主导航，首先需要将地膜从地图中识别出来。对于地膜通常使用图像识别的方法，按照拍摄高度的不同，可以分为近地航空摄影识别方法和卫星图像识别方法。

对于近地航空摄影识别方法而言，需要无人机或载人飞机在空中进行图像采集，之后进行图像的拼接以及人工智能(Artificial Intelligence，AI)的识别来获取地膜的位置。该方法存在的问题至少包括：1、由于需要在空中进行数据的采集，前期花费大量的时间；2、由于使用了AI的识别方法，需要大量的人工标注工作以及训练；3、由于地膜的图像特征不明显，很容易出现过拟合的情况，从而造成误检测；4、由于需要进行拼接，对于拼接的精度要求很高，接缝处的错误会导致地膜的识别错误。

对于卫星图像识别方法而言，需要使用多光谱相机获取图像，以获取地膜的特征，最后通过AI识别的方法来获取地膜的位置。该方法存在的问题至少包括：1、成本高；2、需要大量的工作进行降噪；3、由于地膜的宽度较窄，会导致卫星图像的精度相对较低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于激光雷达的地膜识别方法和装置、计算机设备、存储介质，以解决现有技术中的地膜识别方法花费时间长、算法复杂，以及精度较低的问题。

本申请第一方面提供了一种基于激光雷达的地膜识别方法，包括：基于激光雷达采集的地块的点云数据构建点云地图，地块包括土壤和铺设于土壤上的地膜，地膜包括覆土区域和未覆土区域，点云数据包括各点的地理位置和各点的激光反射强度；将点云地图划分为多个网格；基于多个网格中各点的激光反射强度的分布规律，确定激光反射强度的分界值，分界值用于指示未覆土区域对应的未覆土地膜点的激光反射强度的最大值；计算多个网格各自包含的所有点的激光反射强度的均值；确定均值小于或等于分界值的网格中的所有点为地膜对应的地膜点，地膜点包括覆土区域对应的覆土地膜点和未覆土区域对应的未覆土地膜点；基于地膜点的地理位置从点云地图中识别出地膜。

在一个实施例中，激光雷达的采集方向为地膜的延伸方向；在将点云地图划分为多个网格之前，还包括：基于获取到的激光雷达的采集方向、初始位置和有效半径，以及地块的长度，从点云地图中确定出目标区域。将点云地图划分为多个网格包括：将目标区域划分为多个网格。

在一个实施例中，在将目标区域划分为多个网格之前，还包括：调整目标区域的方向，以使地膜的延伸方向平行于点云地图的任一坐标轴。

在一个实施例中，网格为正方形，网格的边长为地膜宽度的1/2。

在一个实施例中，基于多个网格中各点的激光反射强度的分布规律，确定激光反射强度的分界值包括：基于多个网格中的点云构建直方图，直方图的横坐标为激光反强度，纵坐标为点的数量；确定直方图在横坐标的覆盖区间内的预定点为反射强度的分界值。