自动化农业机械的图像匹配算法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种自动化农业机械的图像匹配方法、装置、设备及存储介质，通过先获取由图像采集装置采集到的图像组，并对所述图像组进行特征增强，接着调用基于OA

【技术实现步骤摘要】
自动化农业机械的图像匹配算法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及农业机械自动作业领域，特别涉及自动化农业机械的图像匹配算法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]无人驾驶技术已经在乘用车领域取得了高速发展，但在农业机械自动作业领域还处于前期发展阶段。小型农机中的履带式旋耕机是其中的代表产品，但在农田场景复杂、农机自动化成本高等问题下，自动作业技术的落地面临挑战。
[0003]在自动作业领域中，主要涉及场景定位、轨迹规划、轨迹跟踪和作业实施等环节。图像匹配技术在农业机械自动化方面具有重要的帮助。它利用摄像头或激光雷达等传感器获取场景信息，并与预存的地图或历史图像进行比对，实现场景定位和轨迹跟踪。通过对图像数据进行处理和分析，可以确定农机的位置和运动轨迹，实时调整作业路径，提高作业效率和精度。
[0004]现有图像特征匹配技术应用于农业机械自动作业场景下存在一些不足。例如，由于农田环境复杂多变，存在大量的遮挡、光照不均、噪声等问题，这些因素都会影响图像特征的提取和匹配。同时，现有的图像特征匹配算法对于异常值和相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动化农业机械的图像匹配方法，其特征在于，包括：获取由图像采集装置采集到的图像组，并对所述图像组进行特征增强；调用基于OA
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Net改进的神经网络对经过特征增强后的图像组进行特征提取，以生成特征数据，具体为：调用改进后的残差块对特征增强后的所述图像组进行在通道上和空间上的特征提取，以捕获匹配点对之间的全局信息，其中，所述改进后的残差块包括高斯上下文注意层和空间通道并存的注意力块scSE，其中，高斯上下文注意层包括两个PointCN网络和配置在两个PointCN网络之间的高斯上下文转换块；调用改进后的diff
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pool模块对增强后的图像组学习一个软分配矩阵并对数据进行下采样生成下采样数据，并调用改进后的OAFilter模块对所述下采样数据在空间维度上建立匹配对间的关系；将所述匹配点对之间的全局信息和所述匹配对间的关系输入改进后的diff
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unpool模块，将下采样的特征尺寸还原回原特征尺寸，将上采样后的数据经过预设次数改进后的PointCN网络，以生成特征数据；对所述特征数据进行降维处理，以生成分类列表；调用加权8点算法对所述分类列表的权重进行回归计算，以生成基础矩阵，基于所述基础矩阵对完成相机相对位姿回归任务。2.根据权利要求1所述的一种自动化农业机械的图像匹配方法，其特征在于，所述获取由图像采集装置采集到的图像组，并对所述图像组进行特征增强，具体为：调用SIFT算法分别提取所述图像组中的特征点，并生成第一特征点集和第二特征点集；获取所述第一特征点集从第二特征点集的最近邻居生成初始匹配点对的集合；对所述初始匹配点对的集合进行卷积处理以实现特征增强。3.根据权利要求1所述的一种自动化农业机械的图像匹配方法，其特征在于，所述对所述特征数据进行降维处理，以生成分类列表，具体为：对所述特征数据使用1
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1的卷积核进行卷积处理得到匹配点对的分类logit值，对分类logit值通过ReLU和tanh激活函数进行归一化处理得到匹配对的对应权重值，并基于所述匹配对的对应权重值成分类列表。4.一种自动化农业机械的图像匹配装置，其特征在于，包括：特征增强单元，用于获取由图像采集装置采集到的图像组，并对所述图像组进行特征增强；特征数据生成单元，用于调用基于OA
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Net改进的神经网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：林芳芳，林添良，吴江东，缪骋，李钟慎，李磊，刘瑒，刘子皓，田柏瑀，吴瑕，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：