【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人驾驶农业机械的导航领域，尤其涉及一种水田边垄识别及导航线拟合方法。
技术介绍
1、随着智能农业的发展，无人驾驶农机的应用越发广泛。为确保无人驾驶农机在作业过程中可以按照实际情况调整作业轨迹，需要其具备自动导航能力。目前国内外应用比较广泛的导航方法主要有精密gnss导航、机器视觉导航和传感器融合导航等方式。在gnss农机导航系统的推广应用中发现，该系统在南方丘陵水田地区推广进展缓慢，主要原因为gnss农机导航系统在作业前需先通过打点的方式获取田块的边界信息且需要相对规整的田块，但在南方丘陵地区，水田边界多不规则，农田边界信息获取困难，这限制了以gnss为主要定位系统的智能农机装备的进一步推广。可见，田块的边界定位信息实时获取与应用成为当前农机导航智能技术发展的重要技术问题。机器视觉可实时、完整地获取周边环境信息，在农田边界信息检测与定位方面具有显著优势，而深度学习技术在农业环境对目标的分割与识别方面具有广泛的应用，通过深度学习语义分割的方法可以快速准确的获取农田边界信息。然而，单纯的采用机器视觉的方式获取农田边界信息具有...
【技术保护点】
1.一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述BiSeNet网络模型包括上下文路径；
3.如权利要求2所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述BiSeNet网络模型还包括空间路径；
4.如权利要求3所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，将所述水田边垄图像输入所述BiSeNet网络模型，获取所述水田边垄掩膜图包括：
5.如权利要求1所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述位姿多角度信...
【技术特征摘要】
1.一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述bisenet网络模型包括上下文路径；
3.如权利要求2所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述bisenet网络模型还包括空间路径；
4.如权利要求3所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，将所述水田边垄图像输入所述bisenet网络模型，获取所述水田边垄掩膜图包括：
5.如权利要求1所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述位姿多角度信息包括相机姿态信息、相机高度信息、相机投影点位置信息及车体航向信息；
6.如权利要求5所述的一种水田边垄识别及导航线拟合方法，其特征在于，所述逆透视变换包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兆朋，吴徐龙，方鹏，段先浩，刘木华，陈雄飞，黄大康，李珊，
申请(专利权)人：江西农业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。