用于作物地面导航的混合视觉系统技术方案

车辆可以被编程为在使用传感器来检测对象并且以第一图像捕获模式操作的同时穿越田地，例如捕获田地中的对象的低分辨率图像，通常是作物。在程序控制下，取决于低分辨率数字图像中的对象是否被识别为作物，以及对象是否处于作物的预期地理位置，车辆可能会暂时停止穿越并且切换到第二图像捕获模式，例如捕获对象的高分辨率图像，以用于疾病分析或分类、杂草分析或分类、警报通知或其他消息、或者其他处理。处理。处理。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于作物地面导航的混合视觉系统
[0001]版权声明
[0002]本专利文件的公开内容的一部分包含受版权保护的材料。版权所有者不反对任何人以专利商标局专利文件或记录中的形式复制专利文档或专利公开内容，但保留所有版权或权利。2018
‑
2020克莱米特公司(The Climate Corporation)。


[0003]本公开的一个
是机器视觉，其被应用于农业中的植物和杂草的识别。另一
是机器人技术。还有一个领域是农业中的作物和田地处理实践的计算机支持的管理。

技术介绍

[0004]本节中描述的方法是可以贯彻的方法，但不一定是先前已经被设想或者被贯彻的方法。因此，除非另外指出，否则不应仅由于将本节中所述的任何方法包括在本节中而认为其有资格作为现有技术。
[0005]农业技术的快速发展提高了作物产量、作物产率和生长效率、产量可预测性、以及基于田地和气候的作物种植方法。然而，基于技术的农业规划和维护的一个缺点是成本高、效率低且对环境不利的方法。例如，在生长季节期间在田地的杂草治理通常需要用手动操作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种计算机实现的方法，包括：使用由具有数字相机的自主移动设备在穿越农业田地的同时执行的农业数据记录处理指令，使用低分辨率数字图像捕获，接收数字图像数据，所述数字图像数据表示农业田地中的一个或多个植物的图像，每个植物具有由农业产品类型数据表示的对应的农业产品类型，所述数字图像数据包括待分类的特定植物的一个或多个图像，所述特定植物具有待确定的相关联的特定农业产品类型、并且被种植在所述农业田地的一个或多个田地地理位置处，所种植的田地地理位置由田地空间地理位置数据表示；使用所述农业数据记录处理指令，接收特定田地空间地理位置数据，所述特定田地空间地理位置数据表示所述农业田地中的所述自主移动设备的特定田地空间地理位置；使用图像处理指令，响应于接收到所述数字图像数据和所述特定田地空间地理位置数据，尝试通过将所述特定农业产品类型与一个或多个预分类的产品类型相匹配来确定植物类型匹配；使用所述图像处理指令，响应于接收到所述数字图像数据和所述特定田地空间地理位置数据，尝试通过将所述特定田地空间地理位置与一个或多个预分类的植物地理位置相匹配来确定植物位置匹配；使用农业分类指令，响应于未能确定植物类型匹配并且未能确定植物位置匹配，自动捕获所述一个或多个植物的高分辨率数字图像以及传输包括所述高分辨率数字图像的通知；使用农业分类指令，响应于未能确定植物类型匹配并且确定植物位置匹配，跳过对所述特定农业产品的分类；使用农业分类指令，响应于确定植物类型匹配和植物位置匹配，传输关于所述特定农业产品的疾病分析通知；使用农业分类指令，响应于确定植物类型匹配并且未能确定植物位置匹配，自动捕获所述一个或多个植物的高分辨率数字图像以及传输包括所述高分辨率数字图像的杂草分析通知；引起在与所述自主移动设备分离的用户计算机的图形用户接口上显示所述通知。2.根据权利要求1所述的方法，其中对应的一组预分类的农业产品的一组预分类的产品类型数据表示所述预分类的产品类型和具有所述农业中的如下对应的预分类的农业产品地理位置的预分类的农业产品：对应的预分类的农业产品在所述对应的预分类的农业产品地理位置处生长良好。3.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于所述农业田地的被数字地存储的绘制地图来确定所述特定田地空间地理位置与一个或多个预分类的农产品地理位置之间的植物位置匹配，所述绘制地图包括所述特定农业产品的地理位置。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于确定植物类型匹配并且未能确定植物位置匹配，执行所述特定农业产品的计算机实现的杂草分析。5.根据权利要求4所述的方法，所述计算机实现的杂草分析包括：从所述移动自主设备向位于远程的主机计算机无线传输所述数字图像数据；使用所述主机计算机，执行经训练的机器学习分类器以生成分类输出，所述分类输出将所述数字图像数据指定为特定杂草并且包括置信度水平值；
从所述主机计算机向所述用户计算机传输所述分类输出和所述置信度水平值。6.根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于确定植物类型匹配和植物位置匹配，执行所述特定农业产品的计算机实现的疾病分析。7.根据权利要求6所述的方法，所述杂草分析包括：从所述移动自主设备向位于远程的主机计算机无线传输所述数字图像数据；使用所述主机计算机，执行经训练的机器学习分类器以生成分类输出，所述分类输出将所述数字图像数据指定为患病植物候选并且包括置信度水平值；从所述主机计算机向所述用户计算机传输所述分类输出和所述置信度水平值。8.根据权利要求1所述的方法，其中确定植物类型匹配至少部分地基于所述特定农业产品的植物生长特性和预分类的植物生长特性，所述预分类的植物生长特性与所述预分类的产品类型中的匹配的一个预分类的产品类型对应。9.根据权利要求8所述的方法，所述确定农业产品类型包括：利用一个或多个传感器设备感测表示所述特定农业产品的所述植物生长特性的所述生长特性数据，所述一个或多个传感器设备中的每个传感器设备位于所述农业田地中或靠近所述农业田地的位置处。10.根据权利要求1所述的方法，还包括：至少部分地基于被数字地存储的田地气候数据来确定植物类型匹配，所述田地气候数据指定所述农业田地的历史或当前田地气候。11.根据权利要求1所述的方法，还包括：使用所述农业分类指令，响应于确定植物类型匹配并且未能确定植物位置匹配，自动捕获所述一个或多个植物的所述高分辨率数字图像，确定所述高分辨率数字图像中的所述一个或多个植物的一个或多个属性是否与预期的生长一致，以及使用所述高分辨率数字图像执行杂草分类器。12.一种或多种非瞬态计算机可读存储介质，存储一个或多个指令，所述一个或多个指令在由一个或多个计算设备执行时，引起：使用由具有数字相机的自主移动设备在穿越农业田地的同时执行的农业数据记录处理指令，使用低分辨率数字图像捕获，接收数字图像数据，所述数字图像数据表示农业田地中的一个或多个植物的图像，每个植物具有由农业产品类型数据表示的对应的农业产品类型，所述数字图像数据包括待分类的特定植物的一个或多个图像，所述特定植物具有待确定的相关联的特定农业产品类型、并且被种植在所述农业田地的一个或多个田地地理位置处，所种植的田地地理位置由田地空间地理位置数据表示；使用所述农业数据记录处理指令，接收特定田地空间地理位置数据，所述特定田地空间地理位置数据表示所述农业田地中的所述自主移动设备的特定田地空间地理位置；使用图像处理指令，响应于接收到所述数字图像数据和所述特定田地空间地理位置数据，尝试通过将所述特定农业产品类型与一个或多个预分类的产品类型相匹配来确定植物类型匹配；使用所述图像处理指令，响应于接收到所述数字图像数据和所述特定田地空间地理位置数据，尝试通过将所述特定田地空间地理位置与一个或多个预分类的植物地理位置相匹配来确定植物...

【专利技术属性】
技术研发人员：M，
申请(专利权)人：克莱米特有限责任公司，
类型：发明
国别省市：