公开(公告)号：CN116882612A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202311156169.1

申请日：2023-09-08

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 余涛 ,  孙兴冻 ,  郑玉凯 ,  李宁 ,  尹志强 ,  刘子曦

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q50/02 ,  G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于遥感图像和深度学习的智能农机路径规划方法及装置，该方法包括以下步骤：利用无人机航拍图对深度学习目标检测网络进行预训练；使用迁移学习网络与修改检测层代码的Yolov5检测作物位置；在检测后的输出图像上标记作物行起点坐标为初始点坐标，根据检测出的无序作物位置点，在初始点注意力范围内找出与初始点欧氏距离最小的点，将距离最小点更新为初始点，使用贝塞尔曲线拟合初始点集合形成苗带，重复此步骤直至将所有苗带全部找出；基于苗带进行全局路径规划。本发明方法有效解决了因作物行倾斜、缺苗导致的苗带识别效果不理想以及压苗的问题，并进一步提高了农田作业覆盖率及无人作业的高效性。