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申请/专利权人：中国农业大学

摘要：本发明公开了一种生菜实时识别方法及其株间自动除草装置，所述株间自动除草装置包括整机框架及布设于其上的行宽调节机构、行走机构和控制系统，行宽调节机构的底端对称设置有除草机构，行宽调节机构能够根据生菜的不同生长周期、不同种植规格来调整对称设置的除草机构之间的作业宽度，以适应其除草要求从而达到除草不伤苗的目的，除草机构能够铲除生菜株间的杂草，行走机构能够提供行进动力支持，控制系统能够通过实时采集的视频影像来识别生菜从而控制所述株间自动除草装置全过程的启停、行走和除草操作。本发明具有结构设计合理，除草效率高，除草效果好，伤苗率低，适应性强等特点。

主权项：1.一种生菜实时识别方法，其特征在于：所述方法包括：预先采集目标蔬菜棚中生菜及杂草的图像信息；对采集的生菜及杂草的图像信息进行模糊、提高亮度和降低亮度处理，以扩充图像信息的数据量；对扩充后的图像信息中生菜及杂草分别进行标注以形成标注框，从而获取标注框宽度、标注框高度和生菜及杂草目标中心点坐标信息，进而对图像信息中的目标位置、像素级别的分割边界以及图像分类进一步标注并获取相应类别标签，类别标签具体包括：第一、通过使用标注工具，将图像中的目标位置用边界框进行标注以生成标注框，并为每个标注框分配相应的类别标签，这样的标注数据可以用于训练目标检测模型，让模型能够在输入图像中检测和定位目标物体；第二、通过使用标注工具，对图像中的每个像素进行分割边界的标注，即为每个像素分配一个标签，指示该像素属于哪个物体或区域，这样的标注数据可以用于训练图像分割模型，使其能够实现像素级别的目标分割；第三、同样通过使用标注工具，在图像级别上对图像进行分类标注，为每个图像分配一个类别标签，这样的标注数据可以用于训练图像分类模型，使其能够对输入图像进行分类，识别图像中的不同类别；使用标注后的图像信息制作相应的数据集，然后传入卷积神经网络模型，获取最优模型；采用与其配合使用的株间自动除草装置的摄像头拍摄当前所在蔬菜棚中生菜以获取其实时视频信息，逐帧读取并转换为视频流格式，将所转化的视频流格式信息作为输入量以在其每一帧上加载、运行所述最优模型；检测并通过边界框绘制标注出所述视频流格式信息中出现的由最优模型识别预测的生菜的识别矩形框，根据识别矩形框运算处理得到生菜的中心点坐标信息，具体公式如下： 其中，，分别为生菜中心点横纵坐标，，分别为生菜识别矩形框左上顶点的横纵坐标，，分别为生菜识别矩形框的宽度和高度；最后将带有标注的所述视频流格式信息显示显示于可视化面板上，同时通过串口USART协议将信号传输到株间自动除草装置的控制系统中的单片机控制器，以控制株间自动除草装置动作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国农业大学 一种生菜实时识别方法及其株间自动除草装置