【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及精准农业智能决策，特别涉及一种基于语义分割的车载图像分类与有效区域分割领域。
技术介绍
1、农田作业车辆如拖拉机的车载监测主要是利用车载控制终端配合摄像头对拖拉机前方或后方农田区域进行定时抓拍，获取实时的车载监测图像，目前，我国普通农机拥有量接近饱和，前装的智能化农机价格较高很难更新换代，因此通常采用摄像头后装的方式对农机进行智能改造。因拖拉机作业环境较为颠簸，在车载监测过程中，摄像头的安装位置和角度变化会导致车载抓拍图像不为单一的农田场景，当其他类别像素的占比超过一定范围时，该类图像不能满足车载监测的应用需求。因此，需要提高车载图像的筛选效率与图像利用率。
2、区别于常规的u-net、refinenet、segnet、deeplab v3+等分割方法图像分类方法，拖拉机车载监测图像不是按照场景类别进行划分，而是根据不同场景的像素占比组合，呈现四种应用状态：第一类图中天空占比大于30％，角度过高不满足监测要求；第二类图中机具占比超过10％，角度过低不满足监测要求；第三类图中农田占比大约90％，为标准监测图像；第...
【技术保护点】
1.一种基于语义分割的车载图像分类与有效区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取农田作业车辆监测图像的步骤进一步包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始安装角度为0度，所述倾斜角度为60度，所述范围为15米。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述摄像头为单目相机、双目相机、立体3D相机、红外相机中任意一种。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对农田作业车辆监测图像进行编码的步骤是基于轻量化残差网络和混合空洞卷积进行的。
6.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于语义分割的车载图像分类与有效区域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取农田作业车辆监测图像的步骤进一步包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始安装角度为0度，所述倾斜角度为60度，所述范围为15米。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述摄像头为单目相机、双目相机、立体3d相机、红外相机中任意一种。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对农田作业车辆监测图像进行编码的步骤是基于轻量化残差网络和混合空洞卷积进行的。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于轻量化残差网络和混合空洞卷积对农田作业车辆监测图像进行编码的步骤进一步包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，提取所述混合空洞卷积的扩张率为2。
8.如权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述对农田作业车辆监测图像进行编码可以进行多次，所述编码的计算量为：
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述编码后图像的多尺度特征信息的步骤进一步包括：
10.如权利要求6或9所述的方法，其特征在于，所述下采样的步骤是使用2×2矩阵进行池化操作。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜含露，汪凤珠，邢高勇，田澳，杨悦，马若飞，张峰硕，刘阳春，
申请(专利权)人：中国农业机械化科学研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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