埋茬率及犁地作业质量的检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能农机领域，公开了一种埋茬率及犁地作业质量的检测方法和装置。所述方法包括：确定农用机械进行犁地作业的当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI；采用预设的茬检测模型处理所述ROI以输出该ROI中的茬区域，其中茬检测模型经由机器学习模型训练犁地作业图像集得到；基于所述茬区域的像素面积和预设的标定系数，计算茬比重P1，其中所述标定系数用于示出ROI像素尺寸与ROI实际尺寸之间的标定关系；以及确定埋茬率P＝1

【技术实现步骤摘要】
埋茬率及犁地作业质量的检测方法和装置


[0001]本专利技术涉及智能农机领域，具体地，涉及一种埋茬率及犁地作业质量的检测方法和装置。

技术介绍

[0002]在农用机械犁地作业中，埋茬率是重要的性能参数。其中，埋茬是指在犁地作业中将土地翻起从而使地上的草、桔杆等植被(下文统称为茬)被埋在地里，而埋茬率则是指在犁地之后的土地作业面中土地埋茬所占的比例。
[0003]但是，目前的埋茬率检测方法多是依靠人工的，例如先依靠人工对作业区域进行圈定测量，再人工统计裸露在表面的植被，从而评估当前作业区域的埋茬率。这一方法存在劳动强度大、效率低、实时性差等缺点。
[0004]因此，研发更为智能的埋茬率检测方案是非常必要的。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种埋茬率及犁地作业质量的检测方法和装置，用于至少部分地解决上述技术问题。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供一种埋茬率检测方法，包括：确定农用机械进行犁地作业的当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI；采用预设的茬检测模型处理所述ROI以输出该ROI中的茬区域，其中所述茬检测模型是经由机器学习模型训练犁地作业图像集而得到的；基于所述茬区域的像素面积和预设的标定系数，计算茬比重P1，其中所述茬比重P1是所述茬区域的实际面积占所述ROI的实际面积的比值，且所述标定系数用于示出ROI像素尺寸与ROI实际尺寸之间的标定关系；以及确定埋茬率P＝1
‑
P1。
[0007]优选地，所述埋茬率检测方法还包括：将进行关于所述ROI的确定之后的当前作业图像传输至云端进行存储，以辅助形成所述犁地作业图像样本集。
[0008]优选地，所述确定农用机械进行犁地作业的当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI包括：选择尺寸已知的多边形标准板，并控制所述多边形标准板放置于所述当前作业图像的正中心，并提取出对应的标准板区域以作为所述ROI。
[0009]优选地，所述埋茬率检测方法还包括通过以下步骤确定所述标定系数：在确定所述ROI时，选择由实际边长已知的正方形组成的多边形标准板；在确定所述ROI之后，确定所述ROI中包括的各个正方形各自的像素边长；以及基于各个正方形的实际边长与相应的像素边长的比值，确定所述标定系数。
[0010]优选地，所述埋茬率检测方法还包括通过以下步骤获取所述犁地作业图像集：获取农用机械进行犁地作业的多个历史作业图像；确定所获取的各个历史作业图像的ROI；对所确定的各个历史作业图像的ROI进行茬标注；以及基于进行所述茬标注后的历史作业图像，形成标注有茬的犁地作业图像集。
[0011]优选地，所述机器学习模型是图像分割模型。
[0012]本专利技术还提供了一种犁地作业质量检测方法，包括：采用上述任意的埋茬率检测方法，确定农用机械当前进行犁地作业的埋茬率；以及根据所述埋茬率判断该农用机械的犁地作业质量是否达标。
[0013]本专利技术还提供一种埋茬率检测装置，包括：图像检测模块，被配置为获取农用机械进行犁地作业的当前作业图像；以及图像处理模块。该图像处理模块被配置为：确定所述当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI；采用预设的茬检测模型处理所述ROI以输出该ROI中的茬区域，其中所述茬检测模型是经由机器学习模型训练犁地作业图像集而得到的；基于所述茬区域的像素面积和预设的标定系数，计算茬比重P1，其中所述茬比重P1是所述茬区域的实际面积占所述ROI的实际面积的比值，且所述标定系数用于示出ROI像素尺寸与ROI实际尺寸之间的标定关系；以及确定埋茬率P＝1
‑
P1。
[0014]优选地，所述图像检测模块是安装在所述农用机械上的摄像头，和/或所述图像处理模块是AI控制器。
[0015]优选地，所述图像处理模块还被配置为：将进行关于所述ROI的确定之后的当前作业图像传输至云端进行存储，以辅助形成所述犁地作业图像样本集。
[0016]优选地，所述图像处理模块被配置为确定所述当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI包括：选择尺寸已知的多边形标准板，并控制所述多边形标准板放置于所述当前作业图像的正中心，并提取出对应的标准板区域以作为所述ROI。
[0017]优选地，所述图像处理模块还被配置为通过以下步骤确定所述标定系数：在确定所述ROI时，选择由实际边长已知的正方形组成的多边形标准板；在确定所述ROI之后，确定所述ROI中包括的各个正方形各自的像素边长；以及基于各个正方形的实际边长与相应的像素边长的比值，确定所述标定系数。
[0018]优选地，所述图像处理模块还被配置为通过以下步骤得到所述犁地作业图像集：获取农用机械进行犁地作业的多个历史作业图像；确定所获取的各个历史作业图像的ROI；对所确定的各个历史作业图像的ROI进行茬标注；以及基于进行所述茬标注后的历史作业图像，形成标注有茬的犁地作业图像集。
[0019]优选地，所述机器学习模型是图像分割模型。
[0020]本专利技术实施例还提供一种犁地作业质量检测装置，包括：上述任意的埋茬率检测装置，用于确定农用机械当前进行犁地作业的埋茬率；以及质量判断模块，用于根据所述埋茬率判断该农用机械的犁地作业质量是否达标。
[0021]本专利技术还提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行上述任意的埋茬率检测方法或执行上述任意的犁地作业质量检测方法。
[0022]通过上述技术方案，本专利技术给出了基于图像检测和图像处理的埋茬率自动计算方案，不再依赖于人工评估埋茬率，既提升了埋茬率检测的精度和实时性，又显著降低了人工劳动强度。
[0023]本专利技术的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0024]附图是用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具
体实施方式一起用于解释本专利技术，但并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0025]图1是本专利技术实施例的埋茬率检测方法的流程示意图；
[0026]图2是本专利技术实施例的多边形标准板的示例图；
[0027]图3是本专利技术实施例中获取犁地作业图像集的流程示意图；
[0028]图4是本专利技术实施例中确定标定系数的流程示意图；
[0029]图5是本专利技术另一实施例的犁地作业质量检测方法的流程示意图；
[0030]图6是本专利技术另一实施例的埋茬率检测装置的结构示意图；以及
[0031]图7是本专利技术另一实施例的犁地作业质量检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0032]以下结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限制本专利技术。
[0033]图1是本专利技术实施例的埋茬率检测方法的流程示意图，该方法例如应用于针对农用机械配置的AI控制器，而本专利技术实施例中的农用机械以拖拉机为例。如图1所示，该埋茬率检测方法可以包括以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种埋茬率检测方法，其特征在于，所述埋茬率检测方法包括：确定农用机械进行犁地作业的当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI；采用预设的茬检测模型处理所述ROI以输出该ROI中的茬区域，其中所述茬检测模型是经由机器学习模型训练犁地作业图像集而得到的；基于所述茬区域的像素面积和预设的标定系数，计算茬比重P1，其中所述茬比重P1是所述茬区域的实际面积占所述ROI的实际面积的比值，且所述标定系数用于示出ROI像素尺寸与ROI实际尺寸之间的标定关系；以及确定埋茬率P＝1
‑
P1。2.根据权利要求1所述的埋茬率检测方法，其特征在于，所述埋茬率检测方法还包括：将进行关于所述ROI的确定之后的当前作业图像传输至云端进行存储，以辅助形成所述犁地作业图像样本集。3.根据权利要求1所述的埋茬率检测方法，其特征在于，所述确定农用机械进行犁地作业的当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI包括：选择尺寸已知的多边形标准板，并控制所述多边形标准板放置于所述当前作业图像的正中心，并提取出对应的标准板区域以作为所述ROI。4.根据权利要求3所述的埋茬率检测方法，其特征在于，所述埋茬率检测方法还包括通过以下步骤确定所述标定系数：在确定所述ROI时，选择由实际边长已知的正方形组成的多边形标准板；在确定所述ROI之后，确定所述ROI中包括的各个正方形各自的像素边长；以及基于各个正方形的实际边长与相应的像素边长的比值，确定所述标定系数。5.根据权利要求1所述的埋茬率检测方法，其特征在于，所述埋茬率检测方法还包括通过以下步骤获取所述犁地作业图像集：获取农用机械进行犁地作业的多个历史作业图像；确定所获取的各个历史作业图像的ROI；对所确定的各个历史作业图像的ROI进行茬标注；以及基于进行所述茬标注后的历史作业图像，形成标注有茬的犁地作业图像集。6.根据权利要求1至5中任意一项所述的埋茬率检测方法，其特征在于，所述机器学习模型是图像分割模型。7.一种犁地作业质量检测方法，其特征在于，所述犁地作业质量检测方法包括：采用权利要求1至6中任意一项所述的埋茬率检测方法，确定农用机械当前进行犁地作业的埋茬率；以及根据所述埋茬率判断该农用机械的犁地作业质量是否达标。8.一种埋茬率检测装置，其特征在于，所述埋茬率检测装置包括：图像检测模块，被配置为获取农用机械进行犁地作业的当前作业图像；以及图像处理模块，被配置为：确定所述当前作业图像中用于进行茬检测的感兴趣区域ROI；采用预设的茬检测模型处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁鼎，孔维东，刘辉，
申请(专利权)人：中联农业机械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：