一种洒水车智能洒水控制方法和系统技术方案

本发明专利技术公开一种洒水车智能洒水控制方法和系统，控制系统包括视觉识别系统、数据处理单元和控制器，其中，视觉识别系统用于在智能洒水车的行驶过程中采集绿化带植物图片，在洒水车的行驶过程中，结合图片的采集信息，进行对水炮喷洒的俯仰角和某一高度停留时间的控制，以达到对不同高度植物进行有效喷洒的目的，可有效降低工人的劳动强度，同时提高工作效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种洒水车智能洒水控制方法和系统


[0001]本专利技术属于洒水车
，尤其涉及一种洒水车智能洒水控制方法和系统。
技术背景
[0002]洒水车，又称为喷洒车，主要用于城市道路冲洗、路面降尘、园林绿化、应急消防等，是一种常见的车型。洒水车在提升市容环境管理水平、城市道路保洁质量、城市形象品质方面功不可没，但是在实际作业过程中还存在一些问题。作业过程较为繁琐，工作过程中洒水车还需要对路边绿化带中植物进行喷洒，但由于绿化带植物存在高矮不一，分布不均等情况，需要经常调整喷洒角度，导致喷洒作业过程繁琐劳累，人工作业往往会出现喷洒不均等现象。
[0003]在基于机器视觉的植物检测领域中主要有两种方法：一是传统图像处理检测方法，该方法通过人为观察，确定绿化带不同高度层级之间的特征差异，如颜色、纹理等方面，设计分割阈值，或利用区域对比度的方法实现分割，区分不同高度植物，但该方法受到光照、天气、背景、遮挡等恶劣环境的影响较大，不具备鲁棒性。而洒水车实际作业过程中，由于道路行人较多，背景环境复杂，该方法检测效果较差，并不适用于洒水车植物检测过程。
[0004]二是目标检测的方法，该方法利用DCNN（深度卷积神经网络）模型，实现植物的检测分类与框选。但由于绿化带植物并不是一个单独的个体，而是许多植物相连组成，在洒水车拍摄图像中，由于视角的原因，采用框选的方法，锚框中会纳入许多无用的背景信息。甚至部分区域是由多种不同高度植物组合形成，基于目标检测的方法只能提供对象的中心定位，缺乏对植物整体特征的识别。并且该方法大多是采用基于锚框的识别，在同时存在不同高度层级的植物区域很容易产生多个交叠的锚框，增大识别工作的复杂度。因此该方法同样不适用于于洒水车植物检测过程。
[0005]而本专利技术采用的语义分割的方法，能够对图像中每个植物像素点进行分类，能够得到沿着植物区域的边缘，将植物区域与背景区域分离，能够较好的分割结果，最后根据分割结果制定不同的喷洒策略。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种洒水车智能洒水控制方法和系统，以解决洒水车喷洒作业复杂繁琐的问题。
[0007]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种洒水车智能洒水控制方法，应用于智能洒水车中的洒水控制系统，该方法包括：S101.在智能洒水车行驶过程中采集绿化带植物图片，按照植物高度分为高、中、矮三类对植物区域进行标注，建立绿化带植物数据集，并划分训练集与测试集；S102.采用增加SeNet注意力机制的Unet语义分割模型，由于植物区域在图像上表
现出特征尺寸较大，因此选用网络层数较深的Resnet50作为主干网络，提取特征图，经过交叉熵损失函数计算误差，完成网络模型反向传播训练。在测试数据集上进行检验，待预测误差达到可接受范围内后，输出训练好的语义分割模型；将完成训练的语义分割模型部署到车载智能终端硬件上，在洒水车实际喷洒作业过程中，利用车载摄像头对绿化带植物进行拍摄，将得到图像输入分割模型中，对图片中每个像素点进行分类，分割出不同高度的植物图片区域；S103.根据不同高度层级的植物区域面积，制定相应喷洒策略；S104.在洒水车实际喷洒植物过程中，通过车载摄像头拍摄绿化带植物图像，输入植物图片语义分割模型中，得到各植物高度层级分布情况，根据喷洒策略，向控制系统传送信号，控制水泡喷洒时的俯仰角和在某一高度的喷洒时间。
[0008]进一步地，所述对植物区域进行标注，包括：调用预先构建的植物图片语义分割模型，识别和分割出不同高度的植物区域。
[0009]进一步地，所述对植物区域进行标注，包括将采集的绿化带植物图片沿水平方向分割为两部分，从左至右依次标记为区域一和区域二，区域一中得到的分割结果对应的植物区域距离洒水车较远，导致其高度特征在视觉效果上不易区分，对识别精度影响较大，因此将该部分舍弃。
[0010]对于区域二中的分割结果，不同高度层级的植物区域在面积、种类数量上存在一定差异，采用穷举法制定相应喷洒策略。
[0011]进一步地，为了保证检测算法处理速度跟得上洒水车行驶拍摄图像速度，避免出现洒水车已经驶出当前喷洒区域，而检测算法还没得出结果的现象，需要对相机拍摄间隔进行设定。
[0012]一种洒水车的智能控制系统，包括视觉识别系统、数据处理单元和控制器，以实现上述的洒水车智能洒水控制方法；所述视觉识别系统，用于在智能洒水车的行驶过程中采集绿化带植物图片；所述数据处理单元，用于识别采集到的植物图片，并进行分割；依据分割后的植物高度和区域面积，确定智能洒水车的喷洒角度；所述控制器，用于调整水炮喷洒角度。
[0013]本专利技术的有益效果：本专利技术使用采用语义分割网络模型实现洒水车智能喷洒功能。采用深度学习语义分割模型获得路边绿化带植物区域信息，分割得到不同高度的植物区域。将分割结果输入喷洒策略计算模型中，得到当前目标区域洒水车喷洒策略。最后，本专利技术中的水炮控制调节系统能够依据预先设定的通讯协议，按照制定的喷洒策略自动完成水炮竖直方向角度调整及喷洒量控制。能够有效提高洒水车自动化能力，实现洒水车智能化升级，使得洒水车能够根据植物的高度、植物的种类和不同植物的区域面积进行喷洒作业，使得洒水车在作业时可有效减少水资源的浪费。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，
还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1是本专利技术实施例公开的一种洒水车智能洒水控制方法的流程示意图。
[0016]图2是本专利技术实施例公开的一种植物分割网络结构图。
[0017]图3是本专利技术实施例公开的一种洒水车喷洒策略图。
[0018]具体实施方法下面结合附图来详细描述本专利技术公开的各种示例性实施例。应该注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术公开的范围。
[0019]本专利技术公开了一种洒水车智能洒水控制方法，应用于洒水车智能洒水控制方法的控制系统，控制系统包括视觉识别系统、数据处理单元和控制器，其中，视觉识别系统用于在智能洒水车的行驶过程中采集绿化带植物图片，在洒水车的行驶过程中，结合图片的采集信息，进行对水炮喷洒的俯仰角和某一高度停留时间的控制，以达到对不同植物进行有效喷洒的目的，可有效降低工人的劳动强度，同时提高工作效率。
[0020]具体地，请参阅图1，本实施例公开的一种一种洒水车智能洒水控制方法包括一下步骤：S101.在智能洒水车行驶过程中采集绿化带植物图片，按照植物高度分为高、中、矮三类对植物区域进行标注，建立绿化带植物数据集，并划分训练集与测试集。
[0021]具体地，利用视觉识别系统采集洒水车前方的图片。
[0022]在洒水车实际作业过程中进行拍摄，采集路边绿化带植物图片，利用labe本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种洒水车智能洒水控制方法，其特征在于：将机器视觉技术应用于智能洒水车中的洒水控制系统，所述方法包括：S101.在智能洒水车行驶过程中采集绿化带植物图片，按照植物高度分为高、中、矮三类对植物区域进行标注，建立绿化带植物数据集，并划分训练集与测试集；S102.采用增加注意力机制的语义分割模型进行训练，在测试数据集上进行检验，待预测误差达到可接受范围内后，得到训练好的语义分割模型；将完成训练的语义分割模型部署到车载智能终端硬件上，在洒水车实际喷洒作业过程中，利用车载摄像头对绿化带植物进行拍摄，将得到图片输入语义分割模型中，对图片中每个像素点进行分类，分割出不同高度的植物图片区域；S103.根据不同高度层级的植物区域面积，制定相应喷洒策略；S104.在洒水车实际喷洒植物过程中，通过车载摄像头拍摄绿化带植物图像，输入植物图片语义分割模型中，得到各植物高度层级分布情况，根据喷洒策略，向控制系统传送信号，控制水泡喷洒时的俯仰角和在某一高度的喷洒时间。2.根据权利要求1所述的一种洒水车智能洒水控制方法，其特征在于：所述对植物区域进行标注，包括：调用预先构建的植物图片语义分割模型，识别和分割出不同高度的植物区域。3.根据权利要求1所述的一种洒水车智能洒水控制方法，其特征在于：所述对植物区域进行标注，包括将采集的绿化带植物图片沿水平方向分割为两部分，从左至右依次标记为区域一和区域二，区域一中得到的分割结果对应的植物区域距离洒水车较远，导致其高度特征在视觉效果上不易区分，对识别精度影响较大，因此将该部分舍弃。4.根据权利要求3所述的一种洒水车智能洒水控制方法，其特征在于：对于区域二中的分割结果，不同高度层级的植物区域在面积、种类数量上存在一定差异，采用穷举法制定相应喷洒策略。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：王刚，丁毓峰，丰炎，叶奕凯，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：