草地边界识别方法及应用其的智能割草装置制造方法及图纸

一种草地边界识别方法及应用其的智能割草装置，其根据工作环境的亮度确定草地的特征值范围，依据该特征值范围对获取的外部场景图像中的像素进行筛选，统计筛选后与外部场景图像的下边缘连通的像素以判断智能割草装置是否在草地边界内。本发明专利技术通过对图像像素值本身进行简单的筛选和统计而实现对草地边界的识别和判断，对图像进行的运算处理相对简单，因而能够有效降低智能割草装置的硬件成本和运算开销。本发明专利技术能够在保证识别准确度的前提下，提高对草地边界的识别效率。

Grassland Boundary Recognition Method and Its Application to Intelligent Mowing Device

A method of grassland boundary recognition and its intelligent mowing device are introduced. The range of grassland characteristic values is determined according to the brightness of the working environment. According to the range of characteristic values, the pixels in the acquired external scene image are screened. The pixels connected with the lower edge of the external scene image are counted to determine whether the intelligent mowing device is within the grassland boundary. The method realizes the recognition and judgment of grassland boundary by simple screening and statistics of image pixel value itself, and the operation processing of the image is relatively simple, so the hardware cost and operation cost of the intelligent mower can be effectively reduced. The invention can improve the recognition efficiency of grassland boundary on the premise of ensuring the recognition accuracy.

【技术实现步骤摘要】
草地边界识别方法及应用其的智能割草装置
本专利技术涉及花园工具，尤其涉及一种智能割草设备。
技术介绍
智能割草设备主要包括割草单元、控制单元以及自行走单元。工作时，通过各种感知外部环境的装置感知智能割草设备外部环境的相关数据，控制单元根据外部环境的相关数据控制自行走单元在不同自行走模式之间切换，以实现刹车、转弯、巡航等，并同时控制割草单元相应地运转。目前市面常见的智能割草设备，或者智能割草机器人大部分依靠电磁边界线对工作区域进行限定，或依靠D-GPS、UWB等定位技术对工作区域进行限定。电磁边界需要预先由用户人工布设，其安装及使用的复杂度较高；此外电磁边界线成本较高，易磨损，需要定期维护更换。依靠D-GPS、UWB等定位技术对割草机器人工作范围进行人工设定同样需要额外布设定位装置，如定位基站，其使用成本及使用难度也同样缺乏优势。针对上述不足，近年来，逐渐出现将计算机视觉技术应用于草地边缘识别的方案。但这些方案大多由于算法较复杂，对硬件计算能力要求较高，而难以大规模推广。或者，由于现有计算机图像识别技术对光照条件敏感，不同光照条件下对草地颜色识别的成功率差异较大而无法投入商业应用。因此本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种草地边界识别方法，其特征在于，步骤包括：获取外部场景图像，将所述外部场景图像转换至一颜色空间；判断所述外部场景图像中的各像素值是否符合所述颜色空间内草地的特征值范围，若符合则转换该像素值为第一类像素值；否则，转换该像素值为第二类像素值；统计与图像下边缘连通的第一类像素值，若统计结果超过预设的阈值则判断为在草地边界内；否则，判断为在草地边界外。

【技术特征摘要】
1.一种草地边界识别方法，其特征在于，步骤包括：获取外部场景图像，将所述外部场景图像转换至一颜色空间；判断所述外部场景图像中的各像素值是否符合所述颜色空间内草地的特征值范围，若符合则转换该像素值为第一类像素值；否则，转换该像素值为第二类像素值；统计与图像下边缘连通的第一类像素值，若统计结果超过预设的阈值则判断为在草地边界内；否则，判断为在草地边界外。2.如权利要求1所述的草地边界识别方法，其特征在于，所述外部场景图像的分辨率不高于1280*960。3.如权利要求1所述的草地边界识别方法，其特征在于，所述颜色空间内草地的特征值范围包括至少2组，各组所述特征值范围分别与所述外部场景的不同亮度范围对应。4.如权利要求3所述的草地边界识别方法，其特征在于，所述颜色空间内草地的特征值范围由以下步骤确定：测量不同亮度下草地的色调和/或饱和度；计算不同亮度下草地的色调范围和/或饱和度范围；根据所述外部场景的亮度，确定所述特征值范围为该亮度下草地的所述色调范围和/或饱和度范围。5.如权利要求1所述的草地边界识别方法，其特征在于，所述第一类像素值包括白色、黑色或固定的灰度值，所述第二类像素值区别于所述第一类像素值。6.如权利要求1所述的草地边界识别方法，其特征在于，所述预设的阈值为：与图像下边缘连通的第一类像素值占全部像素值的比例，或，与图像下边缘连通的第一类像素值的数量。7.如权利要求1至6所述的草地边界识别方法，其特征在于，在判断所述外部场景图像中的各像素值是否符合所述颜色空间内草地的特征值范围之前，还包括对所述外部场景图像进行预处理；所述预处理包括：调整所述外部场景图像的分辨率；和/或，根据所述外部场景的亮度范围调整所述外部场景图像中像素点的像素值。8.如权利要求3至7所述的草地边界识别方法，其特征在于，所述颜色空间包括HSI颜色空间、RGB颜色空间、HSV颜色空间、YCbCr颜色空间、YUV颜色空间中的一种或几种。9.如权利要求1至8所述的草地边界识别方法，其特征在于，统计与图像下边缘连通的第一类像素值之前,还包括以下步骤：遍历所述外部场景图像中的全部像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶思含，周国扬，刘楷，郑鑫，
申请(专利权)人：南京苏美达智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32