【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种草坪健康状态的识别方法及系统。
技术介绍
1、草坪越来越多地用于公园，学校操场，运动场(足球、棒球、高尔夫球等)以及一般的住宅花园中。例如，当草坪的用途是运动时，必须对其进行非常精细的管理。草坪上的草与野生草相比，具有较低的抗病性，容易出现各种疾病等健康问题。
2、现有技术中若需要发现草坪健康问题，一般是采取人工巡逻查看的方式或通过无人机低飞巡视的方式。人工巡逻查看方式对人的观察力及草坪专业要求较高；对问题识别与分析依赖人的主观标准；人工巡逻与测量，效率较低。无人机巡视的方式时，查看距离较远，低飞对环境要求较高；无人机飞行速度快，不适合发现微观问题。
3、因此现有技术中对草坪进行维护时，对草坪健康状态的识别方法复杂，识别效率较低。
4、因此现有技术还有待于进一步发展。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种草坪健康状态的识别方法及系统，能够解决现有技术中对草坪进行维护时，对草坪健康状态的识别方法复杂，识别效率较低的技术问题。
2、本专利技术实施例的第一方面提供一种草坪健康状态的识别方法，应用于移动机器人，所述移动机器人上设置有一个或多个摄像头，方法包括：
3、基于所述摄像头对草坪进行拍摄，得到草坪图像；
4、将所述草坪图像输入训练好的草坪健康状态识别模型；
5、获取所述草坪健康状态识别模型的输出结果，根据所述输出结果得到草坪健康状态；>
6、获取所述草坪健康状态对应的位置信息；
7、根据所述草坪健康状态和所述位置信息，得到草坪健康状态的目标评估结果；
8、将所述目标评估结果传输至用户的智能终端。
9、可选地，所述将所述草坪图像输入训练好的草坪健康状态识别模型前，包括：
10、预先采集不同草坪健康状态对应的原始草坪图像；
11、对所述原始草坪图像进行标注，得到草坪图像训练样本；
12、基于所述草坪图像训练样本对视觉分割模型进行训练，得到草坪健康识别模型。
13、可选地，所述基于所述草坪图像训练样本对视觉分割模型进行训练，得到草坪健康识别模型前，包括：
14、预先构建视觉分割模型，所述视觉分割模型包括骨干网络、多层金字塔特征整合模块和多任务分支；其中，所述骨干网络用于提取不同分辨率的图像特征，所述多层金字塔整合模块融合不同分辨率特征，所述多任务分支包括草的种类、草的健康状态、杂草状态、病害状态和虫害状态。
15、可选地，所述对所述原始草坪图像进行标注，得到草坪图像训练样本，包括：
16、对所述原始草坪图像的草的种类、草的健康状态、杂草状态、病害状态和虫害状态及对应的等级进行标注，得到草坪图像训练样本。
17、可选地，所述根据所述草坪健康状态和所述位置信息，得到草坪健康状态的目标评估结果，包括：
18、基于草坪生成草坪全景地图；
19、获取草坪健康状态及对应的位置信息，将所述草坪健康状态标注在草坪全景地图对应的位置，得到草坪健康状态对应的草坪问题地图。
20、本专利技术实施例第二方面提供了一种草坪健康状态的识别系统，应用于移动机器人，所述移动机器人上设置有一个或多个摄像头，所述系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
21、基于所述摄像头对草坪进行拍摄，得到草坪图像；
22、将所述草坪图像输入训练好的草坪健康状态识别模型；
23、获取所述草坪健康状态识别模型的输出结果，根据所述输出结果得到草坪健康状态；
24、获取所述草坪健康状态对应的位置信息；
25、根据所述草坪健康状态和所述位置信息，得到草坪健康状态的目标评估结果；
26、将所述目标评估结果传输至用户的智能终端。
27、可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
28、预先采集不同草坪健康状态对应的原始草坪图像；
29、对所述原始草坪图像进行标注，得到草坪图像训练样本；
30、基于所述草坪图像训练样本对视觉分割模型进行训练，得到草坪健康识别模型。
31、可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
32、预先构建视觉分割模型，所述视觉分割模型包括骨干网络、多层金字塔特征整合模块和多任务分支；其中，所述骨干网络用于提取不同分辨率的图像特征，所述多层金字塔整合模块融合不同分辨率特征，所述多任务分支包括草的种类、草的健康状态、杂草状态、病害状态和虫害状态。
33、可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
34、对所述原始草坪图像的草的种类、草的健康状态、杂草状态、病害状态和虫害状态及对应的等级进行标注，得到草坪图像训练样本。
35、本专利技术实施例第三方面提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行上述的草坪健康状态的识别方法。
36、本专利技术实施例提供的技术方案中，应用于移动机器人，所述移动机器人上设置有一个或多个摄像头，方法包括：基于所述摄像头对草坪进行拍摄，得到草坪图像；将所述草坪图像输入训练好的草坪健康状态识别模型；获取所述草坪健康状态识别模型的输出结果，根据所述输出结果得到草坪健康状态；获取所述草坪健康状态对应的位置信息；根据所述草坪健康状态和所述位置信息，得到草坪健康状态的目标评估结果；将所述目标评估结果传输至用户的智能终端。本专利技术可实现长时间持续保持设定工作状态进行工作，对目标进行长期实时监控，及时发现需要处理的草坪健康问题，准确识别草坪健康问题，相比与培养专业化人才节省时间精力成本。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种草坪健康状态的识别方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述移动机器人上设置有一个或多个摄像头，方法包括：
2.根据权利要求1所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述将所述草坪图像输入训练好的草坪健康状态识别模型前，包括：
3.根据权利要求2所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述基于所述草坪图像训练样本对视觉分割模型进行训练，得到草坪健康识别模型前，包括：
4.根据权利要求3所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述对所述原始草坪图像进行标注，得到草坪图像训练样本，包括：
5.根据权利要求4所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述根据所述草坪健康状态和所述位置信息，得到草坪健康状态的目标评估结果，包括：基于草坪生成草坪全景地图；
6.一种草坪健康状态的识别系统，其特征在于，应用于移动机器人，所述移动机器人上设置有一个或多个摄像头，所述系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
7.根据权利要求6所
8.根据权利要求7所述的草坪健康状态的识别系统，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
9.根据权利要求8所述的草坪健康状态的识别系统，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时还实现以下步骤：
10.一种非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，所述非易失性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行时，可使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-5任一项所述的草坪健康状态的识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种草坪健康状态的识别方法，其特征在于，应用于移动机器人，所述移动机器人上设置有一个或多个摄像头，方法包括：
2.根据权利要求1所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述将所述草坪图像输入训练好的草坪健康状态识别模型前，包括：
3.根据权利要求2所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述基于所述草坪图像训练样本对视觉分割模型进行训练，得到草坪健康识别模型前，包括：
4.根据权利要求3所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述对所述原始草坪图像进行标注，得到草坪图像训练样本，包括：
5.根据权利要求4所述的草坪健康状态的识别方法，其特征在于，所述根据所述草坪健康状态和所述位置信息，得到草坪健康状态的目标评估结果，包括：基于草坪生成草坪全景地图；
6.一种草坪健康状态的识别系统，其特征在于，应用于移动机...
【专利技术属性】
技术研发人员：江卫忠，邓智毅，何冠荣，陈昊，陆韵，
申请(专利权)人：广州向往创新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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