一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法技术

本发明专利技术公开了一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法，涉及预警领域。本发明专利技术通过预拍摄，相机旋转一周拍摄图像，并且通过图像计算目标的面积，并在相机程序中设定此面积，当目标面积过大或过小的时候，根据设定的目标面积，最小值和最大值调整相机焦距，直到拍到面积合适的图像，并保存图像，提高了拍摄的适应性，也提高了图像的清晰度，然后通过分隔模型与训练，实现各个目标的精准拍摄，实现高精度的目标检测和证据拍摄，实现无人值守；提高保护农业耕地过程中，处置效率，从而提高生产效率、发现问题的及时性以及证据的准确性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法


[0001]本专利技术涉及预警领域，特别是涉及一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法。

技术介绍

[0002]农业，是利用动植物的生长发育规律，通过人工培育来获得产品的产业。农业属于第一产业，研究农业的科学是农学。农业的劳动对象是有生命的动植物，获得的产品是动植物本身，农业是提供支撑国民经济建设与发展的基础产业。
[0003]现在保护农耕一般通过安装固定相机或球机人员值班值守的方式，实现监控；农耕环境中图像目标检测一般使用目标检测的方法，目标检测的结果是矩形，不能提取边缘信息，需要检测的目标大多不规则,如活动板房、农业大棚、鱼塘、围栏、水泥地面、废弃房屋等，导致识别率也不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法，解决不能提取边缘信息，需要检测的目标大多不规则,如活动板房、农业大棚、鱼塘、围栏、水泥地面、废弃房屋等，导致识别率也不高的问题：
[0005]本专利技术为一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法，包括以下步骤；
[0006]S1：布置：
[0007]在农耕环境的多个区域布置相机，使得相机可以覆盖农耕环境的各个角落,相机设置在旋转球体上，相机的开启和关闭以及旋转体的开闭受程序定时控制；
[0008]S2：定时：
[0009]设定程序，使相机在白天每隔1小时进行一次巡视，且旋转球体旋转一周；
[0010]S3：预拍摄：
[0011]程序启动，通过相机PTZ控制初始化焦距，相机旋转一周拍摄图像；
[0012]S3.1：计算：
[0013]根据相机拍摄的图像计算目标的面积，并在相机程序中设定此面积；
[0014]S4：拍摄：
[0015]程序启动，通过相机PTZ控制初始化焦距，相机旋转一周拍摄图像；
[0016]S4.1：调整：
[0017]当目标面积过大或过小的时候，根据设定的目标面积，最小值和最大值调整相机焦距，直到拍到面积合适的图像，并保存图像；
[0018]S5、分割模型：
[0019]使用deeplabV3实例分割模型，进行分类，大类分为：背景、建筑、材料以及机械；在背景大类中分为若干个小类，即道路、耕地、土地以及树地；在建筑大类中分为若干个小类，
即活动板房、农业大棚、鱼塘、围栏、水泥地面、废弃房屋、废品站、土坑、土堆、垃圾堆以及砖堆；在材料大类中分为若干个小类，即防尘网、建筑材料、废弃材料以及机械材料；在机械大类中分为若干个小类，即搅拌车、重卡、厢式货车、挖掘机、吊车以及农机；
[0020]S5.1：训练模型：
[0021]在训练实例分割模型的时候，使用标注的若干张图像，制作图像数据集，按照85％的训练集、15％的测试集划分数据集，用划分得到的训练集对网络模型进行训练，分割若干模型轮廓；
[0022]其中，通过训练实例分割模型的时候，使用标注的若干张图像，制作图像数据集，按照85％的训练集、15％的测试集划分数据集，用划分得到的训练集对网络模型进行训练，分割若干模型轮廓，训练之后能够达到较高的精度，目标轮廓能够很好的分割出来。
[0023]S6：巡视：
[0024]程序启动，相机旋转一周拍摄图像，根据模型轮廓，识别是否存在违法占用农田行为；
[0025]S7：预警：
[0026]在识别到有违法占用农田行为时，通过远程信号将警报传递到预警终端。
[0027]其中，通过旋转球与相机配合，能够更加全面的拍摄农耕环境，通过预拍摄，相机旋转一周拍摄图像，并且通过图像计算目标的面积，并在相机程序中设定此面积，当目标面积过大或过小的时候，根据设定的目标面积，最小值和最大值调整相机焦距，直到拍到面积合适的图像，并保存图像，提高了拍摄的适应性，也提高了图像的清晰度，然后通过分隔模型与训练，实现各个目标的精准拍摄，实现高精度的目标检测和证据拍摄，实现无人值守；提高保护农业耕地过程中，处置效率，从而提高生产效率、发现问题的及时性以及证据的准确性。
[0028]优选地，所述S2中，在夜晚时，相机开启夜视模式，每隔3小时进行一次巡视。
[0029]优选地，所述相机周围设置了多个传感器，分别为温湿度传感器以及光照传感器，通过温湿度传感器以及光照传感器检测农耕环境的温湿度以及光照强度；
[0030]其中，通过设置温湿度传感器以及光照传感器，能够监控农耕环境的温湿度和光照强度，农民可以根据环境的温湿度和光照强度判断是否进行农耕活动。
[0031]优选地，所述相机还能切换为高光谱模式，将叶面积指数、叶片叶绿素含量、植株氮含量、植株水分含量和生物量这5个指标综合建立的新指标反演的模型。
[0032]优选地，所述S5.1中，训练具体是将图像输入到一种轻量级的深层神经网络提取特征，得到高级语义特征和低级语义特征，高级语义特征进入到空洞金字塔池化模块，分别与空洞卷积层和池化层进行卷积和池化，得到特征图并进行合并，然后通过卷积压缩特征，再经过上采样。
[0033]优选地，在所述训练阶段，使用Pytorch深度学习框架对训练集进行模型参数的学习，步骤二中的编码阶段使用ShuffleNetV2网络作为主干网络；
[0034]其中，提高了精确度和正确率；同时网络模型得到了简化，且运算量较小，可以应用于移动端设备，在辅助保护农耕时提供了便捷性和可靠度，减少失误检测，提高检测效率，在保护农耕领域具有良好的发展前景。
[0035]优选地，所述S6中，在巡视移动物体时，根据接收多个图像时的系统时间计算得到
的移动物体的停留时间，生成目标监测数据，并进行发送和预警。
[0036]优选地，当存在一个或者多个区域存在移动物体后，根据移动物体的行进路线和停留时间，生成目标监测数据，并进行对应的预警控制或者发送到远程用户终端。
[0037]本专利技术具有以下有益效果：
[0038]1、本专利技术通过训练实例分割模型的时候，使用标注的若干张图像，制作图像数据集，按照85％的训练集、15％的测试集划分数据集，用划分得到的训练集对网络模型进行训练，分割若干模型轮廓，训练之后能够达到较高的精度，目标轮廓能够很好的分割出来。
[0039]2、本专利技术通过旋转球与相机配合，能够更加全面的拍摄农耕环境，通过预拍摄，相机旋转一周拍摄图像，并且通过图像计算目标的面积，并在相机程序中设定此面积，当目标面积过大或过小的时候，根据设定的目标面积，最小值和最大值调整相机焦距，直到拍到面积合适的图像，并保存图像，提高了拍摄的适应性，也提高了图像的清晰度，然后通过分隔模型与训练，实现各个目标的精准拍摄，实现高精度的目标检测和证据拍摄，实现无人值守；提高保护农业耕地过程中，处置效率，从而提高生产效率、发现问题的及时性以及证据的准确性。
[0040]当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法，其特征在于，包括以下步骤；S1：布置：在农耕环境的多个区域布置相机，使得相机覆盖农耕环境的各个角落,相机设置在旋转球体上，相机的开启和关闭以及旋转体的开闭受程序定时控制；S2：定时：设定程序，使相机在白天每隔1小时进行一次巡视，且旋转球体旋转一周；S3：预拍摄：程序启动，通过相机PTZ控制初始化焦距，相机旋转一周拍摄图像；S3.1：计算：根据相机拍摄的图像计算目标的面积，并在相机程序中设定此面积；S4：拍摄：程序启动，通过相机PTZ控制初始化焦距，相机旋转一周拍摄图像；S4.1：调整：当目标面积过大或过小的时候，根据设定的目标面积，最小值和最大值调整相机焦距，直到拍到面积合适的图像，并保存图像；S5、分割模型：使用deeplabV3实例分割模型，进行分类，大类分为：背景、建筑、材料以及机械；在背景大类中分为若干个小类，即道路、耕地、土地以及树地；在建筑大类中分为若干个小类，即活动板房、农业大棚、鱼塘、围栏、水泥地面、废弃房屋、废品站、土坑、土堆、垃圾堆以及砖堆；在材料大类中分为若干个小类，即防尘网、建筑材料、废弃材料以及机械材料；在机械大类中分为若干个小类，即搅拌车、重卡、厢式货车、挖掘机、吊车以及农机；S5.1：训练模型：在训练实例分割模型的时候，使用标注的若干张图像，制作图像数据集，按照85％的训练集、15％的测试集划分数据集，用划分得到的训练集对网络模型进行训练，分割若干模型轮廓；S6：巡视：程序启动，相机旋转一周拍摄图像，根据模型轮廓，识别是否存在违法占用农田行为；S7：预警：在识别到有违法占用农田行为时，通过远程信号将警报传递到预警终端。2.根据权利要求1所述的一种控制球机运动与实例分割实现保护农耕预警的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫劲阳，陈忠国，周训游，
申请(专利权)人：北京泰策科技有限公司，
类型：发明
国别省市：