[发明专利]一种植保无人机的高效对靶喷雾调控方法及系统

权利要求书

1.一种植保无人机的高效对靶喷雾调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取植保无人机的工作过程中视频流信息，提取所述视频流信息中的关键帧图像，将关键帧图像进行预处理获取感兴趣区域；

提取所述感兴趣区域的多尺度特征，对果树植株进行识别，果园场景中果树植株的冠层进行分割，生成果树冠层的图像轮廓特征，并通过激光扫描获取果树冠层的激光轮廓特征；

将果树冠层的图像轮廓特征与激光轮廓特征进行特征融合生成果树冠层特征，根据果树冠层特征确定靶标锚框，并获取靶标锚框中心点的三维坐标信息；

根据锚框中心点的三维坐标信息及喷雾高度确定植保无人机的喷头位置，并通过靶标锚框内冠层特征的丰富度控制喷雾流量，进行对果树植株的变量对靶喷雾；

获取目标果园范围内果树植株及障碍物分布，在避障的前提下规划植保无人机的最佳喷雾路径。

2.根据权利要求1所述的一种植保无人机的高效对靶喷雾调控方法，其特征在于，获取植保无人机的工作过程中视频流信息，提取所述视频流信息中的关键帧图像，将关键帧图像进行预处理获取感兴趣区域，具体为：

获取植保无人机在目标果园范围飞行过程中获取的原始视频流，将所述原始视频流进行解码分割，筛选含有植株的视频帧，将含有植株的视频帧作为关键帧图像；

将所述关键帧图像进行滤波去噪，根据边缘算法将背景进行分割，保留植株图像区域，将所述植株图像区域进行几何校正，生成感兴趣区域；

通过感兴趣区域的中植株图像的完整度进行精简，当植株图像的完整度小于预设值时，则在当前关键帧图像中进行滤除，在下一关键帧中进行拼接，实现冗余图像去除。

3.根据权利要求1所述的一种植保无人机的高效对靶喷雾调控方法，其特征在于，提取所述感兴趣区域的多尺度特征，对果树植株进行识别，果园场景中果树植株的冠层进行分割，生成果树冠层的图像轮廓特征，具体为：

将关键帧图像的感兴趣区域输入Faster-RCNN模型，在卷积神经网络中引入空洞特征金字塔，设置不同的空洞率对卷积核进行调整以改变感受野大小，获取感兴趣区域的多尺度特征图；

通过所述多尺度特征图获取关键帧图像的上下文信息，将同一尺度的特征图进行相加融合，并通过反向传播获取不同尺度特征图的权重信息，将感兴趣区域中的有用特征进行强化；

将不同尺度的特征图与所述权重信息相乘并相加，得到加权后特征图，导入RPN网络生成不同尺度的建议区域，并进行建议区域的锚框回归，对建议区域进行池化，通过全连接层识别果树植株，并确定果树植株冠层区域；

通过锚框回归获取建议区域锚框的位置偏移，获取果树植株冠层区域的锚框，根据锚框范围进行关键帧图像中果树植株冠层区域的分割，获取分割区域中果树冠层的图像轮廓特征。

4.根据权利要求1所述的一种植保无人机的高效对靶喷雾调控方法，其特征在于，将果树冠层的图像轮廓特征与激光轮廓特征进行特征融合生成果树冠层特征，根据果树冠层特征确定靶标锚框，具体为：

根据果树植株的识别确定果树植株的种植分布，将激光扫描采集与视频流采集设置相同采集周期，基于果树植株的种植分布利用激光扫描获取果树植株的点云数据，将所述点云数据进行杂点消除；

根据预处理后的点云数据提取果树植株冠层的点云轮廓点，通过所述点云轮廓点获取果树冠层的最大轮廓，获取激光轮廓特征，并根据植保无人机的飞行速度获取激光轮廓特征对应的特征融合权重；

根据获取的果树植株的图像边缘特征、激光轮廓特征以及激光轮廓特征对应的特征融合权重进行特征融合，确定果树植株冠层轮廓，生成果树冠层特征，并根据所述果树冠层轮廓生成外接锚框，生成靶标锚框。