基于5G技术的收割机控制数据处理方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，提出了基于5G技术的收割机控制数据处理方法，包括：采集作物图像，分割获取倒伏区域；根据作物图像中的灰度值获取若干初始极小点，获取倒伏区域中的若干第一极小点，根据第一极小点邻域的灰度值获取每个第一极小点的引导必要程度，进而得到若干第二极小点；对每个第二极小点根据近邻像素点的灰度值构建人工势场模型，根据人工势场模型中的引力场与斥力场获取每个第二极小点的参考点，根据参考点及邻域像素点对每个第二极小点的邻域进行插值，得到处理后的作物图像；根据处理后的作物图像判断作物倒伏情况，并对收割机的拨禾器进行控制。本发明专利技术旨在准确识别倒伏作物而提高收割机工作效率。准确识别倒伏作物而提高收割机工作效率。准确识别倒伏作物而提高收割机工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于5G技术的收割机控制数据处理方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及基于5G技术的收割机控制数据处理方法。

技术介绍

[0002]5G网络下的智慧农机可摆脱对人的过多依赖，便捷地实现远程一人对多机的操控与管理；而在智慧农机的收割机或联合收割机中，其上装有拨禾、扶禾装置，称为拨禾器；它所完成的功能是把待割的作物茎秆向切割器的方向引导，而对于倒伏作物要在引导的过程中将其扶正，可通过加长拨禾器，使收割机可以收割倒伏倾角在10
°
以上作物，作业时根据作物倒伏方向，采取逆向收割方式，有利作物秸秆喂入和减少掉穗损失。
[0003]在对于倒伏作物进行识别时，通常需要在较高的图像分辨率下对倒伏作物边缘进行提取和分析；然而由于作物种植密度较高，以及天气环境光线等影响，收割机前置摄像头采集到的图像中，作物之间的边缘可能并不清晰，导致难以精确识别作物的倒伏情况，进而难以控制收割机中拨禾器的相关参数调节；现有技术中通常利用上采样插值来提高图像的清晰度，然而边缘模糊区域本就是分界不明显的弱表现区域，传统的插值方法受到邻域像素值较大的像素点影响，并不会使得边缘模糊区域中像素值较小的部分区域增强，从而无法达到增强弱表现区域的目的，因此需要对弱表现区域进行分析，结合更大范围的相近像素点的像素值进行差值，从而增强弱表现区域，进而提高图像清晰度，从而更加准确地识别作物的倒伏情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供基于5G技术的收割机控制数据处理方法，以解决现有的倒伏作物识别不准确而影响收割机效率的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了基于5G技术的收割机控制数据处理方法，该方法包括以下步骤：获取作物图像，获取作物图像中的倒伏区域；根据作物图像中的灰度值获取若干初始极小点，将倒伏区域内的初始极小点记为第一极小点，根据第一极小点邻域的灰度值获取每个第一极小点的引导程度，根据引导程度通过第一预设阈值判断获取若干第二极小点，对作物图像中第二极小点之外的像素点进行线性插值；对每个第二极小点根据近邻像素点及其灰度值构建人工势场模型，获取每个第二极小点的人工势场模型中的其他第二极小点，记为每个第二极小点的相似点，根据每个第二极小点与其每个相似点的空间坐标及灰度值，获取每个第二极小点与其每个相似点的引力场向量；根据每个第二极小点与其每个相似点的空间坐标、灰度值以及人工势场模型，获取每个第二极小点与其每个相似点的斥力场向量；将引力场向量与斥力场向量的向量之和作为每个第二极小点与其每个相似点的
合力场，根据合力场向量获取每个第二极小点与其每个相似点的路径平整程度，将每个第二极小点的若干路径平整程度中最小值对应的相似点，作为每个第二极小点的参考点，根据每个第二极小点的邻域像素点的灰度值及参考点的灰度值，获取每个第二极小点邻域范围待插值位置的最终插入值，完成作物图像中所有像素点的插值，得到处理后的作物图像；根据处理后的作物图像判断作物倒伏情况，并对收割机的拨禾器进行控制。
[0005]可选的，所述根据作物图像中的灰度值获取若干初始极小点，包括的具体方法为：采用第一预设窗口对作物图像以预设步长，从图像左上角开始遍历，遍历完一行，纵向同样以预设步长进行下一行的遍历；通过遍历获取每次第一预设窗口内的灰度值最小的像素点，将所有遍历得到的灰度值最小的像素点记为初始极小点。
[0006]可选的，所述根据第一极小点邻域的灰度值获取每个第一极小点的引导程度，包括的具体方法为：其中，表示第i个第一极小点的引导程度，表示第i个第一极小点的灰度值，n表示第i个第一极小点的邻域像素点数量，由于是分析八邻域像素点，则此处n=8；表示第i个第一极小点的第j个邻域像素点的灰度值，表示绝对值，th表示双曲正切函数。
[0007]可选的，所述对每个第二极小点根据近邻像素点及其灰度值构建人工势场模型，包括的具体方法为：设置第二预设窗口，以每个第二极小点为第二预设窗口的中心，将每个第二极小点对应的第二预设窗口范围内的像素点作为每个第二极小点的人工势场模型。
[0008]可选的，所述获取每个第二极小点与其每个相似点的引力场向量，包括的具体方法为：其中，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的引力场值，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的欧式距离，表示第k个第二极小点的灰度值，表示第k个第二极小点的第q个相似点的灰度值，exp[]表示以自然常数为底的指数函数，表示引力场的增益常量；将第k个第二极小点指向其第q个相似点的方向记为引力场值的方向，则得到第k个第二极小点与其第q个相似点的引力场向量，表示为。
[0009]可选的，所述获取每个第二极小点与其每个相似点的斥力场向量，包括的具体方法为：法为：
其中，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点的斥力向量，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点的斥力值，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点的待分析邻域像素点数量，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点的灰度值，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点的第个待分析邻域像素点的灰度值，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点指向第v个待分析邻域像素点方向上下一个像素点的灰度值，表示作物图像中的灰度最大值，为求绝对值；表示对第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中第s个像素点的所有待分析邻域像素点求的最小值，将最小值所对应的待分析邻域像素点指向第k个第二极小点与其第个相似点的斥力场路径中第s个像素点的方向，作为斥力向量的方向；表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场向量，表示第k个第二极小点与其第q个相似点的斥力场路径中像素点的数量，表示斥力场的增益常量。
[0010]可选的，所述根据合力场向量获取每个第二极小点与其每个相似点的路径平整程度，包括的具体方法为：以任意一个第二极小点与其任意一个相似点为例，获取两个像素点之间空间坐标的斜率，记为合力斜率；获取两个像素点的连接路径即斥力场路径上每两个相邻像素点的空间坐标的斜率，对路径上的斜率求均值，记为路径斜率均值；将路径斜率均值与合力斜率的差值绝对值作为两个像素点的路径平整程度。
[0011]可选的，所述获取每个第二极小点邻域范围待插值位置的最终插入值，包括的具体方法为：对于任意一个第二极小点邻域范围的待插值位置，通过线性插值方法得到插入值，记为待插值位置的初始插入值；将第二极小点的参考点的灰度值作为待插值位置的参考插入值；将初始插入值与参考插入值的均值作为待插值位置的最终插入值，将最终插入值填充到待插值位置。
[0012]本专利技术的有益效果是：本专利技术对倒伏区域内的间隙部分，通过局部极小值计算初始极小点，根据倒伏区域筛选第一极小点，并通过引导程度获取第二极小点，通过构建人工势场模型的方式获取第二极小点与近邻的其他第二极小点的连接路径，通过评价路径平整程度对两个第二极小点所属同一间隙部分进行估计，将符合要求的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于5G技术的收割机控制数据处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取作物图像，获取作物图像中的倒伏区域；根据作物图像中的灰度值获取若干初始极小点，将倒伏区域内的初始极小点记为第一极小点，根据第一极小点邻域的灰度值获取每个第一极小点的引导程度，根据引导程度通过第一预设阈值判断获取若干第二极小点，对作物图像中第二极小点之外的像素点进行线性插值；对每个第二极小点根据近邻像素点及其灰度值构建人工势场模型，获取每个第二极小点的人工势场模型中的其他第二极小点，记为每个第二极小点的相似点，根据每个第二极小点与其每个相似点的空间坐标及灰度值，获取每个第二极小点与其每个相似点的引力场向量；根据每个第二极小点与其每个相似点的空间坐标、灰度值以及人工势场模型，获取每个第二极小点与其每个相似点的斥力场向量；将引力场向量与斥力场向量的向量之和作为每个第二极小点与其每个相似点的合力场，根据合力场向量获取每个第二极小点与其每个相似点的路径平整程度，将每个第二极小点的若干路径平整程度中最小值对应的相似点，作为每个第二极小点的参考点，根据每个第二极小点的邻域像素点的灰度值及参考点的灰度值，获取每个第二极小点邻域范围待插值位置的最终插入值，完成作物图像中所有像素点的插值，得到处理后的作物图像；根据处理后的作物图像判断作物倒伏情况，并对收割机的拨禾器进行控制。2.根据权利要求1所述的基于5G技术的收割机控制数据处理方法，其特征在于，所述根据作物图像中的灰度值获取若干初始极小点，包括的具体方法为：采用第一预设窗口对作物图像以预设步长，从图像左上角开始遍历，遍历完一行，纵向同样以预设步长进行下一行的遍历；通过遍历获取每次第一预设窗口内的灰度值最小的像素点，将所有遍历得到的灰度值最小的像素点记为初始极小点。3.根据权利要求1所述的基于5G技术的收割机控制数据处理方法，其特征在于，所述根据第一极小点邻域的灰度值获取每个第一极小点的引导程度，包括的具体方法为：其中，表示第i个第一极小点的引导程度，表示第i个第一极小点的灰度值，n表示第i个第一极小点的邻域像素点数量，由于是分析八邻域像素点，则此处n=8；表示第i个第一极小点的第j个邻域像素点的灰度值，表示绝对值，th表示双曲正切函数。4.根据权利要求1所述的基于5G技术的收割机控制数据处理方法，其特征在于，所述对每个第二极小点根据近邻像素点及其灰度值构建人工势场模型，包括的具体方法为：设置第二预设窗口，以每个第二极小点为第二预设窗口的中心，将每个第二极小点对应的第二预设窗口范围内的像素点作为每个第二极小点的人工势场模型。5.根据权利要求1所述的基于5G技术的收割机控制数据处理方法，其特征在于，所述获取每个第二极小点与其每个相似点的引力场向量，包括的具体方法为：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾李，徐蕾，徐祥谦，徐恒民，郭和甲，张小伟，马超，韩涛，刘淑文，夏均英，
申请(专利权)人：山东金大丰机械有限公司，
类型：发明
国别省市：