[发明专利]一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法

说明书

一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，属于农业机械自动化的技术领域，包括：进行果园行间道路分割；对分割的后的图像进行二值化处理，并建立道路图像处理坐标系；在二值化处理后的果园行间道路分割图像中选取n行，并获取所选取行中果园行间道路左、右边界点y坐标值；分别计算所选取的n行道路中心点，并计算道路中心点的平均位置;将计算所得的道路中心点平均位置添加至列表中；判断列表D_List长度等。本发明基于分割的果园行间道路图，选取道路行并提取所选取道路行的道路边缘及道路中心点坐标数据，融合Cox‑Stuart趋势检测算法，解决了因果园作业移动平台设备故障、GNSS信号丢失等原因导致的果园作业移动平台路径偏移问题。

技术领域

本发明公开一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，属于农业机械自动化的技术领域。

背景技术

果品产业是劳动密集型产业，果园喷药、采摘等均需要大量的劳动力投入，劳动生产率低，劳动力不足等问题严重制约果品产业发展，为促进果品产业的良性发展，农机智能化是未来发展的必然之路。定位、自主导航和避障技术是农机智能化的重要组成部分：

中国专利文献CN113280820A基于神经网络的果园视觉导航路径提取方法与系统，提出了一种基于神经网络的果园视觉导航路径提取方法，利用语义分割方式对果园路径进行提取并扫描路径边缘左右边界点，利用左右边界点加权平均值提取果园视觉导航路径。中国专利文献CN114413892A一种新型果园机器人组合导航方法，提出了一种融合惯性导航与GPS导航的果园机器人组合导航方法；中国专利文献CN111983637A一种基于激光雷达的果园行间路径提取方法与CN111539473A一种3D激光雷达的果园行间导航线提取方法均提出了基于激光雷达通过检测果树树干的路径提取方法；中国专利文献CN112425344A一种果园自走式除草机及其自主导航避障方法提出了一种融合图像传感器采集的第一信息和机械接触式障碍物感知模块采集的第二信息的果园自走式除草机自主导航避障方法。现有研究中导航实现多采用GNSS/INS组合导航方式，该方式在GNSS信号良好条件下导航效果较好，但实际果园应用中存在受环境干扰GNSS信号丢失现象，影响导航效果。中国专利文献CN110948490A公开了一种具备自主导航的果园巡检机器人，包括行走机构、控制模块、定位模块、无线通讯模块、激光雷达和球形摄像头，所述定位模块包括RTK单元和ROS数据处理系统，RTK单元包括第一RTK天线和第二RTK天线。

但是，针对已经研制的履带式果园作业移动平台，该平台采用双侧电机驱动，作业过程中可能出现一侧履带因故障停转、GNSS信号丢失等情况，出现果园行间自主导航行进道路偏移的可能。因此，本技术领域中怎样利用计算机视觉技术实现对果园机器人进行低成本、高精度智能调控，以达到工作不偏移的目标是本发明所聚焦解决的技术问题。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明公开一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，以辅助果园机器人在使用RTK进行路径导航时，利用机器视觉对道路进行分割检测，并利用分割道路边缘信息及Cox-Stuart趋势检测方法分析判断是否存在道路偏移。

本发明详细的技术方案如下：

一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1：果园机器人在行间行进过程中通过摄像头获取果园行间道路图像，并利用深度学习的语义分割方法进行果园行间道路分割；

所述摄像头安装在果园机器人正前方，并与水平面存在向下倾角；

所述语义分割方法为，获取果园行间道路图像构建果园行间道路数据集，利用基于迁移学习的语义分割算法在果园行间道路数据集上进行训练，以获取果园行间道路分割模型，并利用训练好的果园行间道路分割模型进行果园行间道路分割，所述基于迁移学习的语义分割算法包括但不限于FCN算法、PSPNet算法、Deeplabv3算法、Deeplabv3plus算法；

步骤S2：对分割的后的图像进行二值化处理，并建立道路图像处理坐标系；