CN107862254A - 一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，实现该方法的枸杞采摘系统包括枸杞采摘车、车辆无人驾驶系统、人工智能控制系统以及GPS定位系统，人工智能控制系统包括模式识别系统和深度学习系统，深度学习系统用于自动记录和学习行驶速度、振摇角度、振幅和振摇频率对采摘效果的影响，首先通过模式识别系统记录采摘前成熟枸杞数量作为母样本，采摘过程中不断的通过模式识别系统记录成熟枸杞数量并与母样本作为对比，如果达到预期则按照此时各项参数继续采集，如果没有达到预期则通过人工智能控制系统调整各项采集参数并记录下来，从而达到高效采摘的目的，本发明能完全自动化作业，高效而且彻底解放了人工劳动力。

Description

一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法
技术领域
本发明属于枸杞采摘方法领域，涉及一种枸杞高效采摘方法，具体涉及一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法。
背景技术
当前枸杞采摘从大的方面主要划分为两种，一种是长期使用且占主导地位的手工采摘方式，另一种是当前各个企业、高校正在积极开发的机械化采摘，其中机械化采摘中又分为很多类，但总体来说主要包括小型枸杞采摘机构和大型枸杞采摘装备；但是对于各类采摘方式进行细致分析不难发现，当前的采摘方式，不论是手工还是机械采摘，其采摘效果的评价和针对当前采摘效果而采取的下一步动作都是基于人的意识做出的，这样一来，设备工作过程就不能脱离人的管控，采摘效果容易受到个体意识的影响而产生偏差，同时，无法实现劳动者从劳动中的彻底解放。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供的一种依托人工智能实现枸杞高效采摘的方法，它能够实现采摘、采摘效果评价、针对当前采摘效果的下一步行动整个流程的完全自动化实现，当为行走车辆加装了自动驾驶系统和全球定位系统，并且预先设定轨迹路线的情况下，整套采摘机械能够实现完全的无人化枸杞采摘作业。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，实现该方法的枸杞采摘系统包括枸杞采摘车、车辆无人驾驶系统、人工智能控制系统以及GPS定位系统，所述枸杞采摘车包括平台高度可调的高地隙液压平台和用于振落枸杞的振摇装置，所述人工智能控制系统包括用于识别成熟枸杞数量的模式识别系统和记录自身参数与采摘效果的深度学习系统，所述深度学习系统用于自动记录和学习枸杞采摘车行驶速度，振摇装置的振摇角度、振幅和振摇频率对采摘效果的影响，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、将装备了人工智能控制系统、车辆无人驾驶系统的枸杞采摘车牵引到工作位置，并确认GPS定位系统能够正常工作；
步骤二、开启车辆无人驾驶系统和人工智能系统，让枸杞采摘车开始运行，枸杞采摘车沿着枸杞植株行向前运动；
步骤三、当枸杞采摘车运行到一颗枸杞树前时，模式识别系统采集当前成熟枸杞数量作为母样本，并且记录下来；
步骤四、枸杞采摘车继续向前以速度S运行，振摇装置进入到枸杞枝条当中，在此过程中，振摇装置上安装的振动电机持续振动，枸杞逐步掉落，被收集装置收集；
步骤五、在振摇装置采摘枸杞过程中，每隔时间t利用模式识别系统进行一次树上成熟枸杞的采样，并且与枸杞采摘车进入枸杞树之前采集到的母样本求商，获取百分比；
步骤六、将上述采集样本的百分比与枸杞采摘车预先设定的预期百分比做对比，观察在当前位置枸杞树的采摘效果是否达到预期，如果达到预期百分比，枸杞采摘车保持当前速度行驶，并且振摇装置的振动频率和振幅不改变；
步骤七、当对比获得的数据发现当前采摘效果未达到预期百分比时，则枸杞采摘车的自动驾驶系统减慢行驶速度S，或者枸杞采摘车停止在当前位置进行采摘作业，并且振摇装置的振摇频率和振幅加大；反之，当对比获得的数据发现当前采摘效果超过了预期百分比时，自动驾驶系统控制枸杞采摘车加快行驶速度S，振摇装置的振摇频率和振幅减小，并将采集到的行驶速度、振摇频率、振幅和振摇角度记录到深度学习系统中。
作为优选，步骤二中，枸杞采摘车行驶速度S范围为1-10km/h；振摇装置沿上下方向振动，初始振动频率范围为180-900次/min，振动幅度范围为10-30mm。
作为优选，在步骤三中，采集到的母样本为成熟枸杞的颗粒数，同时会获得一个采摘效果评价指标，在未开始采摘时，该评价指标所指树上枸杞数量百分比为100％。
作为优选，在步骤五中，每隔时间t利用模式识别系统进行一次树上成熟枸杞的采样，同时获得评价指标，该评价指标大于0且小于100％，同时，随着振摇装置持续采摘枸杞，模式识别系统对枸杞树采样识别得到的评价指标逐步减小。
作为优选，在步骤七中，枸杞采摘车行驶速度S的变化调整幅度，以及振摇装置的振摇频率和振幅的变化调整幅度通过深度学习系统通过试验确定。
作为优选，所述模式识别系统采用采用基于高斯混合模型分类识别算法的模式识别系统。
作为优选，所述深度学习系统采用基于卷积神经网络的深度学习算法。
作为优选，在步骤七中，当枸杞采摘车行驶速度S调整到最小，振幅调整到最大，以及振摇频率调整都无法达到预期百分比时，深度学习系统自动调整振摇装置采摘枸杞的振摇角度。
作为优选，在步骤五中，间隔时间t的范围为0.5-5s。
本发明的有益效果是：
本发明能够实现无人值守化枸杞采摘作业，彻底解放劳动力；而且，本发明由于引入了基于模式识别为基础的评价系统，因此解决了采摘过程中无法科学评价采摘效果的问题；进一步的，整个操作过程依托人工智能系统，在完成初期样本训练后，后期可以根据前期的训练进行作业，随后又将作业结果进行处理后转换为训练样本，这样一来，整套装备可以用于不同地区、不同品种的枸杞采摘。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
图1为本发明实施实例利用的枸杞采摘系统结构示意图。
1-枸杞采摘车1，2-高地隙液压平台，3-振摇装置。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行举例说明
如图1所示，一种基于人工智能的枸杞采摘系统，所述枸杞采摘系统包括枸杞采摘车1、车辆无人驾驶系统、人工智能控制系统以及GPS定位系统，所述枸杞采摘车1包括平台高度可调的高地隙液压平台2和用于振落枸杞的振摇装置3，所述人工智能控制系统包括用于识别成熟枸杞数量的模式识别系统和记录自身参数与采摘效果的深度学习系统，所示振摇装置3的振摇频率、振摇角度和振幅均可自动调整，所述深度学习系统用于自动记录和学习枸杞采摘车1行驶速度，振摇装置3的振摇角度、振幅和振摇频率对采摘效果的影响，一种基于该枸杞采摘系统实现枸杞高效采摘的方法，包括以下步骤：
步骤一、将装备了人工智能控制系统、车辆无人驾驶系统的枸杞采摘车1牵引到工作位置，并确认GPS定位系统能够正常工作；
步骤二、开启车辆无人驾驶系统和人工智能系统，让枸杞采摘车开始运行，枸杞采摘车沿着枸杞植株行向前运动；
步骤三、当枸杞采摘车1运行到一颗枸杞树前时，模式识别系统采集当前成熟枸杞数量作为母样本，并且记录下来；
步骤四、枸杞采摘车1继续向前以速度S运行，振摇装置3进入到枸杞枝条当中，在此过程中，振摇装置3上安装的振动电机持续振动，枸杞逐步掉落，被收集装置收集；
步骤五、在振摇装置3采摘枸杞过程中，每隔时间t利用模式识别系统进行一次树上成熟枸杞的采样，并且与枸杞采摘车1进入枸杞树之前采集到的母样本求商，获取百分比，间隔时间t的范围为0.5-5s，本实施例选为1s；
步骤六、将上述采集样本的百分比与枸杞采摘车1预先设定的预期百分比做对比，观察在当前位置枸杞树的采摘效果是否达到预期，如果达到预期百分比，车辆保持当前速度行驶，并且振动频率和振幅不改变；
步骤七、当对比获得的数据发现当前采摘效果未达到预期百分比时，则枸杞采摘车1的自动驾驶系统减慢行驶速度S，或者在必要时枸杞采摘车停止在当前位置进行采摘作业，并且振摇装置3的振摇频率和振幅加大；反之，当对比获得的数据发现当前采摘效果超过了预期百分比时，自动驾驶系统控制枸杞采摘车1加快行驶速度S，振摇装置3的振摇频率和振幅减小，并将采集到的行驶速度、振摇频率、振幅和振摇角度记录到深度学习系统中。
作为一种优选，步骤二中，枸杞采摘车1行驶速度S范围为1-10km/h；振摇装置沿上下方向振动，初始振动频率范围为180-900次/min，振动幅度范围为10-30mm。
在步骤三中，采集到的母样本为成熟枸杞的颗粒数，同时会获得一个采摘效果评价指标，在未开始采摘时，该评价指标所指的树上枸杞数量百分比为100％。
在步骤五中，每隔时间t利用模式识别系统进行一次树上成熟枸杞的采样，同时获得评价指标，该评价指标大于0且小于100％，同时，随着振摇装置3持续采摘枸杞，模式识别系统对枸杞树采样识别得到的评价指标逐步减小。
枸杞采摘车1行驶速度S的变化调整幅度，以及振摇装置3的振摇频率和振幅的变化调整幅度通过深度学习系统通过大量试验确定。
当枸杞采摘车1行驶速度S调整到最小，振幅调整到最大，以及振摇频率调整都无法达到预期百分比时，深度学习系统自动调整振摇装置3采摘枸杞的振摇角度。
作为上述枸杞采摘系统的一种举例说明，如图1所示，它包括枸杞采摘车1、车辆无人驾驶系统、人工智能控制系统以及GPS定位系统，枸杞采摘车1包括一种平台高度可调的高地隙液压平台2和一种利用连续振动采摘枸杞的振摇装置，GPS定位系统本实施例中采用安捷星9号，其中所述人工智能控制系统包括用于识别成熟枸杞数量的模式识别系统和记录自身参数与采摘效果的深度学习系统，模式识别系统采用采用基于Gaussian MixtureModel分类识别算法的模式识别系统，所述深度学习系统采用基于Convolutional NeuralNetworks(卷积神经网络)的深度学习算法；其中模式识别系统中包含了CCD摄像头，本实施例中CCD摄像头采用EZVIZ品牌的C3C，模式识别系统还包括TMS320C6655/6657型号的DSP控制器(数字信号处理控制器)，显示器采用hdmi7迷你高清显示器，EEPROM(电气可拭除可编程只读存储器)采用了FM24C16D,NAND FLASH采用了AFND1208U1型号；枸杞树通过C3C摄像头采集影像资料，传递给TMS320C6655/6657型号的DSP控制器，TMS320C6655/6657型号的DSP控制器经过内置算法处理后，将枸杞树上剩余成熟枸杞的数量和剩余枸杞相对样本成熟枸杞百分比在hdmi7迷你高清显示器上显示；深度学习系统包括DSP控制器，具体型号为TMS320C6655/6657，外部数据存储器，具体型号为ANSD/安世盾工业级500GB硬盘，用于存放深度学习系统深度学习产生的大量数据。
上述DSP控制器内部包括了EPROM、RAM、A/D、D/A、同步/异步串口、电源模块、电平转换模块以及接口电路等。

Claims (9)

1.一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，实现该方法的枸杞采摘系统包括枸杞采摘车、车辆无人驾驶系统、人工智能控制系统以及GPS定位系统，所述枸杞采摘车包括平台高度可调的高地隙液压平台和用于振落枸杞的振摇装置，所述人工智能控制系统包括用于识别成熟枸杞数量的模式识别系统和记录自身参数与采摘效果的深度学习系统，所述深度学习系统用于自动记录和学习枸杞采摘车行驶速度，振摇装置的振摇角度、振幅和振摇频率对采摘效果的影响，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、将装备了人工智能控制系统、车辆无人驾驶系统的枸杞采摘车牵引到工作位置，并确认GPS定位系统能够正常工作；
步骤二、开启车辆无人驾驶系统和人工智能系统，让枸杞采摘车开始运行，枸杞采摘车沿着枸杞植株行向前运动；
步骤三、当枸杞采摘车运行到一颗枸杞树前时，模式识别系统采集当前成熟枸杞数量作为母样本，并且记录下来；
步骤四、枸杞采摘车继续向前以速度S运行，振摇装置进入到枸杞枝条当中，在此过程中，振摇装置上安装的振动电机持续振动，枸杞逐步掉落，被收集装置收集；
步骤五、在振摇装置采摘枸杞过程中，每隔时间t利用模式识别系统进行一次树上成熟枸杞的采样，并且与枸杞采摘车进入枸杞树之前采集到的母样本求商，获取百分比；
步骤六、将上述采集样本的百分比与枸杞采摘车预先设定的预期百分比做对比，观察在当前位置枸杞树的采摘效果是否达到预期，如果达到预期百分比，枸杞采摘车保持当前速度行驶，并且振摇装置的振动频率和振幅不改变；
步骤七、当对比获得的数据发现当前采摘效果未达到预期百分比时，则枸杞采摘车的自动驾驶系统减慢行驶速度S，或者枸杞采摘车停止在当前位置进行采摘作业，并且振摇装置的振摇频率和振幅加大；反之，当对比获得的数据发现当前采摘效果超过了预期百分比时，自动驾驶系统控制枸杞采摘车加快行驶速度S，振摇装置的振摇频率和振幅减小，并将采集到的行驶速度、振摇频率、振幅和振摇角度记录到深度学习系统中。
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：步骤二中，枸杞采摘车行驶速度S范围为1-10km/h；振摇装置沿上下方向振动，初始振动频率范围为180-900次/min，振动幅度范围为10-30mm。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：在步骤三中，采集到的母样本为成熟枸杞的颗粒数，同时会获得一个采摘效果评价指标，在未开始采摘时，该评价指标所指的树上枸杞数量百分比为100％。
4.如权利要求3所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：在步骤五中，每隔时间t利用模式识别系统进行一次树上成熟枸杞的采样，同时获得评价指标，该评价指标大于0且小于100％，同时，随着振摇装置持续采摘枸杞，模式识别系统对枸杞树采样识别得到的评价指标逐步减小。
5.如权利要求1所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：在步骤七中，枸杞采摘车行驶速度S的变化调整幅度，以及振摇装置的振摇频率和振幅的变化调整幅度通过深度学习系统通过试验确定。
6.如权利要求1所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：在步骤七中，当枸杞采摘车行驶速度S调整到最小，振幅调整到最大，以及振摇频率调整都无法达到预期百分比时，深度学习系统自动调整振摇装置采摘枸杞的振摇角度。
7.如权利要求1所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：所述模式识别系统采用采用基于高斯混合模型分类识别算法的模式识别系统。
8.如权利要求1所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：所述深度学习系统采用基于卷积神经网络的深度学习算法。
9.如权利要求1至8任意一项所述的一种基于人工智能实现枸杞高效采摘的方法，其特征在于：在步骤五中，间隔时间t的范围为0.5-5s。
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