【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像分割，具体而言，涉及一种图像分割方法和装置。
技术介绍
1、目前，现有的田路分离技术中，比较典型的方法包括基于kmeans聚类算法的田路分离方法。这种方法通常对轨迹数据进行预处理(如标准化、降维)，然后通过kmeans聚类算法将轨迹点分为不同的簇，再根据聚类结果区分田地和道路。但是，这种方法存在几个显著的缺点：
2、(1)依赖预定义的聚类数目：kmeans算法需要预先设定聚类的数量，这需要有一定的经验，并且对于田地和道路轨迹分布复杂、数量未知的场景来说是一个难点。如果预先设定聚类的数量不合理，容易导致聚类结果的偏差。
3、(2)无法处理复杂时间差异：传统kmeans方法主要基于空间特征进行聚类，而忽略了轨迹数据中的时间差异信息，无法有效应对田地和道路间的时间特征差异，因此可能导致分类错误。
4、(3)灵活性不足：kmeans算法对轨迹数据的类型有要求，在面对不同类型的轨迹数据时，表现出灵活性不足的局限性，难以适应多种环境下的田路分离需求。
技术实现思路
1、有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子数据包括经度数据、纬度数据、时间戳、速度以及方向角，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定每个轨迹点所属的轨迹段：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个轨迹点的运动趋势和所属的轨迹段，将多个轨迹段整合为一轨迹分段结果，并针对所述轨迹分段结果中的每个轨迹点进行分类，确定该轨迹点的属性，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个轨迹点的属性，区别展示所述农业图像中的田地区域和道
【技术特征摘要】
1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子数据包括经度数据、纬度数据、时间戳、速度以及方向角，
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定每个轨迹点所属的轨迹段：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每个轨迹点的运动趋势和所属的轨迹段，将多个轨迹段整合为一轨迹分段结果，并针对所述轨迹分段结果中的每个轨迹点进行分类，确定该轨迹点的属性，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个轨迹点的属性，区别展示所述农业图像中的田地区域和道路区域，包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓龙，
申请(专利权)人：潍柴雷沃智慧农业科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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