目标对象检测方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种目标对象检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取第一目标对象的第一位置信息，根据所述第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域，在所述检测区域中进行第二目标对象的检测，基于检测结果确定是否生成第二目标对象，并对下一目标对象进行检测。本方案实现了对目标对象的自动检测，检测准确率高识别效果好。准确率高识别效果好。准确率高识别效果好。

【技术实现步骤摘要】
目标对象检测方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请实施例涉及无人设备作业
，尤其涉及一种目标对象检测方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]随着无人设备技术的发展，使用无人设备进行作业区域的作业成为了当下主流的作业方式之一。针对作业区域而言，如何准确高效的确定其中包含的目标对象是作业环节中必不可少的一环。
[0003]现有技术中，在对作业区域中目标对象进行检测时，大多通过人工主观判断的方式给出相关结论意见，缺乏合理、高效的检测机制。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种目标对象检测方法、装置、设备和存储介质，解决了现有技术中目标对象检测效率低，无法实现自动化检测的问题，实现了对目标对象的自动检测，检测准确率高识别效果好。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种目标对象检测方法，该方法包括：
[0006]获取第一目标对象的第一位置信息，根据所述第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域；
[0007]在所述检测区域中进行第二目标对象的检测；
[0008]基于检测结果确定是否生成第二目标对象，并对下一目标对象进行检测。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种目标对象检测系统，该系统包括：
[0010]区域生成模块，用于获取第一目标对象的第一位置信息，根据所述第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域；
[0011]检测处理模块，用于在所述检测区域中进行第二目标对象的检测，并基于检测结果确定是否生成第二目标对象，并对下一目标对象进行检测。
[0012]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种目标对象检测设备，该设备包括：
[0013]一个或多个处理器；
[0014]存储装置，用于存储一个或多个程序，
[0015]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术实施例所述的目标对象检测方法。
[0016]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种存储计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本专利技术实施例所述的目标对象检测方法。
[0017]本专利技术实施例中，通过获取第一目标对象的第一位置信息，根据第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域，再在检测区域中进行第二目标对象的检测，基于检测结果确定是否生成第二目标对象，并对下一目标对象进行检
测，实现了对目标对象的自动检测，检测准确率高识别效果好。
附图说明
[0018]图1为本专利技术实施例提供的一种目标对象检测方法的流程图；
[0019]图2为本专利技术实施例提供的一种确定第二目标对象的检测区域的方法的流程图；
[0020]图3为本专利技术实施例提供的一种确定第二目标对象检测区域的第一平面几何示意图；
[0021]图4为本专利技术实施例提供的一种确定第二目标对象检测区域的第二平面几何示意图；
[0022]图5为本专利技术实施例提供的另一种目标对象检测方法的流程图；
[0023]图6为本专利技术实施例提供的作业区域的数字正射影像图；
[0024]图7为本专利技术实施例提供的经波段运算处理后的绿叶指数影像图；
[0025]图8为本专利技术实施例提供的一种识别出的幼苗轮廓以及目标对象的示意图；
[0026]图9为本专利技术实施例提供的一种目标对象检测装置的模块示意图；
[0027]图10为本专利技术实施例提供的一种目标对象检测设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0029]本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0030]下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的目标对象检测方法进行详细地说明。
[0031]图1为本专利技术实施例提供的一种目标对象检测方法的流程图，本实施例可以实现对作业区域目标对象的自动检测识别，该方法可以由具备计算功能的设备如无人设备、手机、遥控器、定制手持设备、台式机、平板电脑或笔记本等来实施，具体包括如下步骤：
[0032]步骤S101、获取第一目标对象的第一位置信息，根据所述第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域。
[0033]其中，该第一目标对象可以是用户设置的目标对象，也可以是按照预设规则在经过图像处理后的图像中选取的对象。在一个实施例中，该第一目标对象用以表征作业区域中的作物位置，如农田中的作物幼苗的苗穴位置。
[0034]该第一位置信息用于表征第一目标对象的位置，该位置信息可以是实际作业区域的中的具体的地理位置也可以是按照设定的坐标系确定出的虚拟坐标位置。目标对象设置参数为和目标对象相关的参数，在一个实施例中，以农田中的作物为例，该目标对象设置参
数包括作物株距、作物行距和设置的阈值，其中，作物株距为连续种植的一行作物中前后作物之间的距离，作物行距为每行作物之间行与行的距离，阈值为用户设置的可变参量。具体的，本实施例中的目标对象设置参数包括第一设置参数值、第二设置参数值和阈值参数值为例，该第一设置参数值为作物的株距，该第二设置参数值为作物的行距，阈值参数值示例性的为作物的株距的十分之一；当然该第一设置参数也可设置为两倍作物株距，第二设置参数也可设置为两倍作物行距，具体的距离大小设定可根据不同作物类型、目标对象检测需求适应性调整，同样该阈值参数值也可适应调整，如调整为株距的五分之一。其中，针对第一设置参数和第二设置参数而言，可以是成比例的调整，也可以是不成比例调整，如第一设置参数为两倍作物株距，第二设置参数为1.5倍作物行距。默认的，作物行距大于作物株距，即以作物株距作为第一设置参数，作物行距作为第二设置参数时，该第二设置参数的参数值大于第一设置参数的参数值。
[0035]在一个实施例中，该预设角度方向指以第一目标对象所在位置为基准出发点指向其它区域的方向。以建立的横轴纵轴坐标系为例，其可以是预设的与横坐标轴或纵坐标轴成预设夹角角度的方向。其中，第二目标对象为区别于第一目标对象的需要在检测区域中确定其是否存在的目标对象。检测区域为基于第一位置信息、目标对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.目标对象检测方法，其特征在于，包括：获取第一目标对象的第一位置信息，根据所述第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域；在所述检测区域中进行第二目标对象的检测；基于检测结果确定是否生成第二目标对象，并对下一目标对象进行检测。2.根据权利要求1所述的目标对象检测方法，其特征在于，所述第一目标对象为参考对象，所述基于检测结果确定是否生成第二目标对象，并对下一目标对象进行检测，包括：如果在所述检测区域中未检测到第二目标对象，则在所述检测区域中生成第二目标对象，以所述第二目标对象为参考对象进行第三目标对象的检测；如果在所述检测区域中检测到第二目标对象，则以检测到的所述第二目标对象为参考对象进行第三目标对象的检测。3.根据权利要求1所述的目标对象检测方法，其特征在于，在获取第一目标对象的第一位置信息之前，还包括：根据无人设备拍摄的影像数据确定作业区域中的目标对象；所述获取第一目标对象的第一位置信息，包括：在包含所述目标对象的作业区域图像中确定第一目标对象，获取所述第一目标对象的第一位置信息。4.根据权利要求3所述的目标对象检测方法，其特征在于，所述根据无人设备拍摄的影像数据确定作业区域中的目标对象，包括：获取无人设备在作业区域拍摄的数字正射影像，以及所述作业区域对应的数字地表模型；对所述数字正射影像进行波段运算处理得到绿叶指数影像；基于预设阈值对所述绿叶指数影像进行图像分割处理，将分割处理结果与所述数字地表模型进行叠加处理以及轮廓识别后得到目标对象。5.根据权利要求3所述的目标对象检测方法，其特征在于，所述确定第一目标对象，获取所述第一目标对象的第一位置信息，包括：根据预设第一目标对象选取规则，在所述作业区域图像中确定第一目标对象，根据设置的所述作业区域图像的坐标系信息获取所述第一目标对象的第一位置信息。6.根据权利要求1
‑
5中任一项所述的目标对象检测方法，其特征在于，所述目标对象设置参数包括第一设置参数值、第二设置参数值和阈值参数值，所述第二设置参数值大于所述第一设置参数值，所述第一位置信息包括第一坐标，所述根据所述第一位置信息、目标对象设置参数以及预设角度方向确定第二目标对象的检测区域，包括：以所述第一坐标为圆心，所述第一参数值和所述阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：张园波，
申请(专利权)人：广州极飞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：