【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与农业机器人的，更具体地说，涉及一种基于目标检测的激光化学协同除草方法及系统。
技术介绍
1、农业是维系人类生存发展最重要的领域之一，在保证人类基本粮食需求的同时还带来了不可小觑的经济效益。而农田杂草大大降低了作物的产量和质量，增加了管理用工和生产成本，严重威胁农业生产。
2、人类在栽培作物的过程中大量使用单一除草剂，这使得杂草的抗药性问题日益凸显，促使化学除草剂从单剂向复配剂的转变。复配剂的出现，一定程度上遏制了抗性杂草的蔓延，保证了粮食生产安全，但交互抗性和多抗性杂草的出现，又缩短了复配剂的使用寿命，增加了农业生产者的除草压力，尤其是作用方式独特的激素类除草剂也相继出现抗性问题，给杂草的有效治理带来了前所未有的挑战。
3、现如今深度学习技术快速发展，基于深度学习的杂草检测与杂草消除已成为农业发展的重要方向。目前基于深度学习的除草方法主要分为两类，一类是实现对杂草的精准化学药物喷洒，但是这种方法虽然降低了对农田作物的危害，但是在除草过程中仍然会增加杂草的抗药性，不利于长期发展；另一类是采用...
【技术保护点】
1.一种基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，如下：
2.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，通过摄像头获取图像数据，对每一个摄像头设置标签，对每个摄像头所采集的图像数据也设置标签，用以区分不同摄像头所采集的图像数据。
3.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，图片去噪所采用的双边滤波器，将该滤波器算法封装成函数，每一个摄像头的输入数据都接入该函数进行去噪处理。
4.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，对图像数据进行打包分割处理过程是：...
【技术特征摘要】
1.一种基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，如下：
2.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，通过摄像头获取图像数据，对每一个摄像头设置标签，对每个摄像头所采集的图像数据也设置标签，用以区分不同摄像头所采集的图像数据。
3.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，图片去噪所采用的双边滤波器，将该滤波器算法封装成函数，每一个摄像头的输入数据都接入该函数进行去噪处理。
4.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，对图像数据进行打包分割处理过程是：控制器对每个摄像头传入的图像数据进行栅格分割，每一块图像数据都送入控制器中的对应地址，控制系统通过对控制器的固定地址进行读取可快速得到图像数据。
5.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，所述的目标检测模型是基于fpn+pan架构，在服务器上训练后得到最优的模型参数，最后移植至控制系统中进行应用。
6.如权利要求1所述的基于目标检测的激光化学协同除草方法，其特征在于，图像坐标与实际地理...
【专利技术属性】
技术研发人员：李念强，李美，孔祥灿，牛萌萌，高兴祥，李健，
申请(专利权)人：山东省农业科学院，
类型：发明
国别省市：
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