【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于农业。
技术介绍
1、传统除草主要采用人工和除草剂进行，人工除草时，利用简单机械工具将杂草去除，人工除草效率很低，尤其不适合大面积田地工作，无法保证劳动效率，生产成本很高。除草剂除草对杂草生长能起到一定抑制作用，但无法实现绿色、有机种植，对人民健康及土地保护均有极大不利影响，本专利技术利用激光源和人工智能技术设计一种智能除草装置及其协调控制方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是采用专有图像快速识别模块，对杂草快速定位，采用激光源垂直照射，加以多轴自动执行器动态控制技术辅助产除杂草的智能除草装置及其协调控制方法。
2、本专利技术除草装置：在车用固定架下端安装有全地形履带轮，车用固定架两侧安装有多轴转动机械手，在车用固定架前端通过调节架安装有支架，支架上面靠近前端安装有通电指示灯，支架正前方安装有传感器，支架下面依次安装有散热风扇、带有激光发射头部的激光光装置、高清摄像机；电池和控制系统镶嵌在车用固定架上面的凹槽内；
3、协调控制方法：
4、步骤a1：马唐与小麦农作物图像采集
5、利用高清摄像头进行数据的采集，其中图像采集的内容需要包括马唐与小麦农作物图像，包括发芽，幼苗，初长，开花，将采集到的所有的图像均压缩为448*448大小；
6、步骤a2：图像数据处理表征模块
7、针对图像采用labellmg进行标签给定，马唐图片均记为0，小麦图片均记为1；
8、步骤a3：马唐杂草识别网络架
9、步骤b1：网络过滤阶段
10、将截取出的高阶特征图进行扁平化操作，扩展为一个一维向量，再将该向量进行卷积操作，输出一个1*7向量值，该向量前三个点的值分别为背景，农作物，杂草三种类别的置信度，向量后四个点的值分别对应着该目标检测框体的坐标值
11、x2>x1+x3+0.2 (1)
12、x3≤0.1 (2)
13、其中，x1,x2,x3分别为背景、农作物、杂草三种类别的置信度；
14、步骤b2：显著农作物过滤
15、根据该回归值在原始图像上按照重置公式进行像素点归0
16、pixeli＝0 (3)
17、xi,yi∈reg(4)
18、其中，pixeli为原图像特征中某个点的像素值，xi,yi为原图像中每个像素点的坐标值；
19、步骤b3：融合卷积
20、采用两种状态的图像进行融合卷积：原始图像进行卷积、对分割后的图像进行卷积，基于这两条卷积网络的输出结果，提出一种错误平衡公式
21、
22、其中：n<n，θl为原图像预测出的杂草重置后的置信度，θy为原图像预测出的杂草初始置信度，n为删减图像中预测出的杂草的数量，n为原图像中预测出的杂草的数量，dmin为原图像中杂草检测框中心点距离其最近的一个农作物中心点之间的距离；
23、完成了网络的搭建部署，直接将其进行部署到装置中。
24、本专利技术有益效果：
25、(1)采用专有图像快速识别模块，装置能够实时识别现场杂草，并将其与标准样本库数据进行比对，精准确定杂草类别，避免对有益作物的误伤，提高了除草的准确性和安全性；
26、(2)装置采用多轴自动执行器动态控制技术，能够根据不同的农田条件和作物种植结构进行适应性调整，实现智能化控制。这使得装置可以灵活适应不同农业环境和作物类型，提高了适应性和通用性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智能除草装置及其协调控制方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种智能除草装置及其协...
【专利技术属性】
技术研发人员：许建华，陈向晖，颜培聪，任博，党克，李威，王冬铂，王冰，张宝成，
申请(专利权)人：吉林省航虹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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