CN113807128A - 一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113807128A
CN113807128A CN202010537090.3A CN202010537090A CN113807128A CN 113807128 A CN113807128 A CN 113807128A CN 202010537090 A CN202010537090 A CN 202010537090A CN 113807128 A CN113807128 A CN 113807128A
Authority
CN
China
Prior art keywords
seedling
crop
area
planting
binary image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010537090.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113807128B (zh
Inventor
黄敬易
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Original Assignee
Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd filed Critical Guangzhou Xaircraft Technology Co Ltd
Priority to CN202010537090.3A priority Critical patent/CN113807128B/zh
Priority to PCT/CN2021/099863 priority patent/WO2021249560A1/zh
Publication of CN113807128A publication Critical patent/CN113807128A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113807128B publication Critical patent/CN113807128B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。使用本发明的技术方案，可以实现对相对直线种植的作物，自动识别和标记缺苗位置。

Description

一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及图像识别技术，尤其涉及一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
我国是农业大国，作物植株的数量对于作物产量有重大影响，只有作物植株密度达到特定数值，才能提高作物产量。
受作物种子发芽率、田地条件、播种机械精度以及病虫害等因素的影响，作物植株常出现缺失的情况。现有技术中，主要依靠人工巡视检查缺苗位置，或根据无人机巡视时拍摄的照片，人工标记缺苗位置，或只能自动对严格直线种植的作物进行缺苗位置识别。
发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术存在以下缺陷：自动化程度低，无法快速识别缺苗位置。并且农业生产实践中也无法保证对作物进行严格直线种植，对于非严格直线种植的作物，无法实现自动化识别缺苗位置。
发明内容
本发明实施例提供一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质，以实现对相对直线种植的作物，自动识别和标记缺苗位置。
第一方面，本发明实施例提供了一种缺苗标记方法，该方法包括：
根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
第二方面，本发明实施例还提供了一种补种方法，该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
第三方面，本发明实施例还提供了一种作业路线规划方法，该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
第四方面，本发明实施例还提供了一种作业控制方法，该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
第五方面，本发明实施例还提供了一种产量测算方法，该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
第六方面，本发明实施例还提供了一种缺苗标记装置，该装置包括：
作物二值图生成模块，用于根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
种植行区域获取模块，用于根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
缺苗标记模块，用于根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
第七方面，本发明实施例还提供了一种补种装置，该装置包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
缺苗标记地理位置信息确定模块，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
补种作业路线生成模块，用于根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
第八方面，本发明实施例还提供了一种作业路线规划装置，该装置包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
有苗区域图确定模块，用于根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
有苗区域地理位置信息确定模块，用于根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
作业路线生成模块，用于根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
第九方面，本发明实施例还提供了一种作业控制装置，该装置包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
缺苗标记地理位置信息确定模块，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
缺苗位置标记模块，用于根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
第十方面，本发明实施例还提供了一种产量测算装置，该装置包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
有苗区域面积计算模块，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
区域产量确定模块，用于根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
第十一方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例中任一所述的一种缺苗标记方法，或者补种方法，或者作业路线规划方法，或者作业控制方法，或者产量测算方法。
第十二方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例中任一所述的一种缺苗标记方法，或者补种方法，或者作业路线规划方法，或者作业控制方法，或者产量测算方法。
本发明实施例通过获取作物二值图和种植行主方向，并根据作物二值图和种植行主方向获取种植行区域，在各种植行区域内，根据相邻作物连通域之间的距离进行缺苗标记。解决了现有技术中需要人工巡视进行缺苗标记，自动化程度低，无法快速识别缺苗位置的问题，以及对于非严格直线种植的作物，无法实现自动化识别缺苗位置的问题。实现了对相对直线种植的作物，可以自动识别和标记缺苗位置。
附图说明
图1a是本发明实施例一中的一种缺苗标记方法的流程图；
图1b是一种农田图像的示意图；
图1c是一种种植行区域的示意图；
图1d是一种缺苗标记的示意图；
图2a是本发明实施例二中的一种缺苗标记方法的流程图；
图2b是一种作物二值图的外接矩形的示意图；
图2c是一种由作物二值图的外接矩形建立的坐标轴的示意图；
图2d是一种累加曲线以及平滑处理后的累加曲线的示意图；
图2e是适用于本发明实施例中的一种生成缺苗标记的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种补种方法的流程图；
图4是本发明实施例四中的一种作业路线规划方法的流程图；
图5是本发明实施例五中的一种作业控制方法的流程图；
图6是本发明实施例六中的一种产量测算方法的流程图；
图7是本发明实施例七中的一种缺苗标记装置的结构示意图；
图8是本发明实施例八中的一种补种装置的结构示意图；
图9是本发明实施例九中的一种作业路线规划装置的结构示意图；
图10是本发明实施例十中的一种作业控制装置的结构示意图；
图11是本发明实施例十一中的一种产量测算装置的结构示意图；
图12是本发明实施例十二中的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1a是本发明实施例一提供的一种缺苗标记方法的流程图，本实施例可适用于需要自动对农田图像中的作物进行缺苗标记的情况，该方法可以由缺苗标记装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般可以集成在服务器中。
如图1a所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S110、根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域。
其中，农田图像可以为无人机巡视农田时拍摄的图像。在一个具体的示例中，图1b提供了一种农田图像的示意图，如图1b所示，农田图像为对农田的俯拍图像。
二值图可以指图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，也即，图像中的任何像素点的灰度值均为0或者255，分别代表黑色和白色。
作物二值图可以指图像中的任何像素点只能代表作物或非作物。在一个具体的示例中，可以使灰度值为255的像素点代表作物，灰度值为0的像素点代表非作物，也可以使灰度值为255的像素点代表非作物，灰度值为0的像素点代表作物，本实施例对不同灰度值的像素分别代表作物还是非作物不进行限制。
种植行主方向可以指作物的种植方向，在本发明实施例中，种植行主方向与农田图片的观察方向可以为垂直或不垂直，当种植行主方向与农田图片的观察方向不垂直时，需要获取种植行主方向。在一个具体的示例中，如图1b所示，图1b中的作物的种植行主方向就与农田图片的观察角度的方向不垂直。作物连通域可以为彼此联通的灰度值代表作物的像素的集合。
在本发明实施例中，根据拍摄到的农田图像获得作物二值图，作物二值图中包括若干作物连通域，并根据作物二值图获取种植行主方向。
在本发明一个可选的实施例中，根据所述作物二值图获取种植行主方向，可以包括：按照预设的直线检测算法，获取与所述作物二值图中的各作物连通域对应的至少一条直线，并根据各直线相对于参考方向的角度值，识别种植行主方向。
其中，预设的直线检测算法可以为用于获取直线以及直线对应的相对于参考方向的角度值的算法。在一个具体的示例中，直线检测算法可以为霍夫变换直线检测法，通过将作物二值图转换到极坐标系霍夫空间，通过霍夫空间累加器统计若干直线对应的与参考方向的相对角度和圆的半径。本发明对直线检测算法的类型和具体检测过程不进行限制。
在本发明实施例中，通过预设的直线检测算法对作物二值图进行处理，得到各作物连通域对应的至少一条直线，并根据各直线相对于参考方向的角度值的统计结果，获取种植行主方向。
在本发明一个可选的实施例中，按照预设的直线检测算法，获取与所述作物二值图中的各作物连通域对应的至少一条直线，并根据各直线相对于参考方向的角度值，识别种植行主方向，可以包括：将所述各作物连通域内的像素点映射至极坐标系霍夫空间中，得到作物点映射结果；获取霍夫空间累加器针对所述作物点映射结果反馈的直线检测结果，对所述直线检测结果进行统计分析，得到所述农田的种植行主方向；其中，所述直线检测结果中包括目标数量的直线，以及与各直线对应的直线角度。
其中，极坐标系霍夫空间可以为对笛卡尔坐标系进行霍夫变换之后得到的参数空间。作物点映射结果可以为各作物连通域内的像素点经过霍夫变换之后在霍夫空间内得到的结果，作物点映射结果可以为一条直线。霍夫空间累加器可以用于统计各作物点映射结果对应的直线角度。直线角度可以为直线与图像的观察角度之间的夹角，在一个具体的示例中，直线角度可以为作物二值图的宽的方向与直线的夹角。
在本发明实施例中，将各作物连通域内的像素点映射至极坐标系霍夫空间中，得到对应的线作为作物点映射结果，通过霍夫空间累加器统计目标数量的直线，以及与各直线对应的直线角度，对各直线及其对应的直线角度进行统计分析，可以获取种植行主方向。
在本发明一个可选的实施例中，对所述直线检测结果进行统计分析，得到所述农田的种植行主方向，包括：如果所述目标数量大于等于第一数量阈值，则统计与各所述直线角度分别对应的直线个数，并获取直线个数最大的直线角度作为所述种植行主方向；如果所述目标数量小于等于第二数量阈值，则获取所述直线检测结果中首条直线的直线角度作为所述种植行主方向。
在本发明实施例中，可以选择将直线个数最多的直线角度作为种植行主方向，或首条直线的直线角度作为种植行主方向。本发明实施例仅是根据直线检测结果获取种植行主方向的一种方式，凡是可以根据直线检测结果获取种植行主方向的统计分析方式均在本发明实施例的保护范围内。
S120、根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域。
其中，种植行区域可以为一行作物所在的区域，种植行区域的宽度大于作物连通域的最大宽度，种植行区域内的作物，沿种植行主方向种植。
示例性的，图1c提供了一种种植行区域的示意图，如图1c所示，每两条相邻直线之间的区域即为种植行区域。
在本发明实施例中，根据农田图像获取作物二值图，并获取种植行主方向之后，在作物二值图内沿种植行主方向分割种植行区域。
这样设置的好处在于，将作物二值图内的作物连通域按照种植行主方向划分种植行区域，可以使种植行区域内的作物连通域沿种植行主方向呈一列排列，便于在种植行区域内对作物连通域进行缺苗标记。
S130、根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
其中，相邻作物连通域之间的距离可以为相邻两个作物连通域质心之间的距离。缺苗标记可以为在检测出缺苗的两个相邻连通域，或两个相邻连通域之间进行的标记。在一个具体的示例中，可以对检测出缺苗的两个相邻连通域连接线段，作为缺苗标记。在另一个具体的例子中，可以在检测出缺苗的两个相邻连通域之间的缺苗区间内，按照理想相邻距离补充任一其他位置作物连通域，理想相邻距离可以根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离的平均值或众数获得。本发明实施例对进行缺苗标记的方式和具体过程不进行限制。
示例性的，图1d提供了一种缺苗标记的示意图，如图1d所示，在显示缺苗的两个相邻连通域之间，通过标记方框的方式显示缺苗。
在本发明实施例中，根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离进行缺苗标记。这样设置的好处在于，按照相邻距离判断是否缺苗，对于并非严格进行直线种植的作物，同样可以进行缺苗标记，适用范围更加广泛。
在本发明一个可选的实施例中，根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记，可以包括：对于各种植行区域，如果目标作物连通域与其相邻的作物连通域，或者与所在种植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离，则对所述目标作物连通域进行缺苗标记。
其中，缺苗阈值距离可以为判断是否缺苗的标准，大于缺苗阈值距离则判断为缺苗，否则为正常。在一个具体的示例中，缺苗阈值距离的计算方式可以为：通过统计筛选法统计各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，获取众数或平均数，将众数或平均数的计算1.6 倍或2倍的值作为缺苗阈值距离，但本实施例不限制缺苗阈值距离的计算方式。
在本发明实施例中，对于各种植行区域，如果一个种植行区域内，相邻两个作物连通域之间的距离大于缺苗阈值距离，则进行缺苗标记，否则两个相邻作物连通域之间的距离为正常距离。
本实施例的技术方案，通过获取作物二值图和种植行主方向，并根据作物二值图和种植行主方向获取种植行区域，在各种植行区域内，根据相邻作物连通域之间的距离进行缺苗标记。解决了现有技术中需要人工巡视进行缺苗标记，自动化程度低，无法快速识别缺苗位置的问题，以及对于非严格直线种植的作物，无法实现自动化识别缺苗位置的问题。实现了对相对直线种植的作物，可以自动识别和标记缺苗位置。
实施例二
图2a是本发明实施例二提供的一种缺苗标记方法的流程图，本发明实施例在上述实施例的基础上，对根据农田图像生成作物二值图的过程、根据作物二值图获取种植行主方向的过程、获取种植行区域的过程以及在种植行区域内进行缺苗标记的过程进行了进一步的具体化。
相应的，如图2a所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S210、根据所述农田图像中包括的植被点，生成植被二值图。
其中，植被点表明图像中的像素点代表植被，可以通过颜色空间的转换、颜色指数以及植被指数等方式确定图像中的像素点是否为植被点。在一个具体的示例中，可以通过植被指数中的过绿指数(Excess Green Index，EXG)判断图像中的像素点是否为植被点。具体的，通过下述公式计算像素点的过绿指数：EXG＝2*Green-Red-Blue，Green、Red、Blue表示像素点的RGB指数经过归一化处理后得到的数值。如果像素点的过绿指数大于一定阈值，则判断为植被，否则为非植被。植被二值图可以指图像中的任何像素点只能代表植被或非植被。
在本发明实施例中，判断农田图像中的像素点是否为植被点，对植被点和其他像素点赋予不同的灰度值，生成植被二值图。
S220、在所述植被二值图中获取至少一个植被连通域，并在所述植被连通域筛选并保留作物连通域，以得到所述作物二值图。
其中，植被连通域可以为彼此联通的灰度值代表植被的像素点的集合。在植被连通域中筛选作物连通域，可以通过按照连通域面积筛选、按照形状筛选、按照形状筛选以及按照纹理筛选等方式实现。
在一个具体的示例中，可以按照连通域面积筛选作物连通域。具体的，可以统计所有植被连通域的面积，通过植被连通域面积的平均数、众数以及密集区间等确定作物连通域的面积范围，或人为设定作物连通域的面积范围。将面积明显小于或大于作物连通域的面积范围的植被连通域删除，保留的植被连通域即为作物连通域。
在本发明实施例中，根据农田图像生成植被二值图之后，筛选植被二值图中的植被连通域，保留作物连通域，获得作物二值图。
这样设置的好处在于，过滤掉不是目标作物的连通域，例如任意一个连通域有可能是杂草，可以提高缺苗标记的精度和准确度。
S230、将所述各作物连通域内的像素点映射至极坐标系霍夫空间中，得到作物点映射结果。
S240、获取霍夫空间累加器针对所述作物点映射结果反馈的直线检测结果，所述直线检测结果中包括目标数量的直线，以及与各直线对应的直线角度。
S250、判断所述目标数量是否大于等于第一数量阈值，如果是，则执行S260，否则执行 S270。
S260、统计与各所述直线角度分别对应的直线个数，并获取直线个数最大的直线角度作为所述种植行主方向。
S270、获取所述直线检测结果中首条直线的直线角度作为所述种植行主方向。
S280、根据所述作物二值图和所述种植行主方向生成所述作物二值图的外接矩形；其中，所述外接矩形的高度方向为所述种植行主方向。
其中，外接矩形的作用在于使作物二值图中的作物连通域沿种植行主方向陈列，便于进行缺苗标记。图2b提供了一种作物二值图的外接矩形的示意图，如图2b所示，外接矩形的高与种植行主方向平行。
在本发明实施例中，获取作物二值图和种植行主方向之后，以种植行主方向为高度方向生成作物二值图的外接矩形，外接矩形中作物连通域沿种植行主方向陈列。
S290、以所述外接矩形的高度方向为纵坐标方向，建立坐标系，并将所述作物二值图投影于所述坐标系中。
S2100、统计所述纵坐标方向上非作物连通域内的像素点的个数，生成累加曲线。
在一个具体的示例中，图2c提供了一种由作物二值图的外接矩形建立的坐标轴的示意图，如图2c所示，纵坐标为外接矩形的高度方向，横坐标为外接矩形的长度方向。
其中，累加曲线为横坐标各点对应的种植行主方向上非作物连通域内的像素点的个数连线形成的曲线。累加曲线上横坐标的点对应的纵坐标值越高，说明横坐标的点对应的种植行主方向上作物点越少。
在本发明实施例中，获取外接矩形之后，以所述外接矩形的高度方向为纵坐标方向，建立坐标系，并将作物二值图投影到坐标系中，统计横坐标轴上各点沿纵坐标轴方向的非作物连通域内的像素点的个数，生成累加曲线。
S2110、对所述累加曲线进行平滑处理。
其中，对累加曲线进行平滑处理的方法可以为移动平均后去躁、LOWESS平滑后去躁、 Univariate Spline拟合后去噪以及Savitzky_Golay Filter平滑后去躁等，去噪的方法可以为修正Savitzky_Golay Filter平滑后负数的值等，本实施例对平滑处理的具体类型和过程，以及去噪的具体过程不进行限制。
示例性的，图2d提供了一种累加曲线以及平滑处理后的累加曲线的示意图，如图2d所示，对累加曲线进行平滑处理后，可以减少累加曲线的锯齿，以便获取波峰顶点，从而准确划分种植行区域。
S2120、获取所述累加曲线中的各波峰顶点的横坐标。
其中，获取波峰顶点，可以使用scipy.signal.find_peaks方法等，但本发明实施例对获取波峰顶点的方法不进行限制。
在本发明实施例中，对累加曲线进行平滑处理后，识别累加曲线上的各个波峰顶点，获取各波峰顶点的横坐标。
S2130、依次获取一个目标波峰顶点的横坐标作为当前处理横坐标，并获取所述当前处理横坐标关联的邻域横坐标集合。
其中，邻域横坐标集合可以为目标波峰顶点的横坐标一定相邻距离内的横坐标的集合。
在本发明实施例中，对累加曲线进行平滑处理后，曲线有可能会发生偏移，也即，累加曲线经过平滑处理之后，波峰顶点有可能会发生偏移，但波峰顶点的偏移也有一定限度，因此需要设定相邻距离阈值，根据目标波峰顶点的横坐标以及相邻距离阈值获取邻域横坐标集合。这样设置的好处在于，可以在邻域横坐标集合中查找是否存在目标邻域横坐标，其与曲线偏移之前真正的波峰顶点对应。
S2140、判断所述邻域横坐标集合中目标邻域横坐标是否满足临界点条件，如果是，则执行S2150，否则执行S2160。
其中，临界点条件可以为，目标邻域横坐标对应的种植行方向上的像素点全部为非作物连通域内的像素点，或者，非作物连通域内的像素点的数量值远远超过作物连通域内的像素点。
在本发明实施例中，如果邻域横坐标集合中存在目标邻域横坐标，其对应的种植行方向上的像素点全部为非作物连通域内的像素点，则说明目标邻域横坐标为累加曲线偏移之前真正的波峰顶点对应的横坐标，因此将目标波峰顶点的横坐标替换为目标邻域横坐标。
这样设置的好处在于，可以修正对累加曲线进行平滑处理后的误差，提高种植行区域划分的精确度，从而提高缺苗识别和标记的准确度。
S2150、将所述目标波峰顶点的横坐标替换为所述目标邻域横坐标。
S2160、判断是否完成对全部波峰顶点的横坐标的处理。如果是，则执行S2170，否则执行S2130。
在本发明实施例中，对平滑处理后的累加曲线的全部波峰顶点的横坐标进行S2130-S2150中替换偏移波峰顶点的处理。
S2170、根据所述累加曲线中的各波峰顶点的横坐标，沿所述种植行主方向生成直线。
对原始的累加曲线进行平滑处理后，根据平滑处理后的累加曲线的波峰顶点的横坐标，沿种植行主方向生成直线。
在本发明实施例中，对于累加曲线中的各波峰顶点的横坐标，沿种植行主方向生成直线，相邻两条直线之间的区域即为种植行区域。
S2180、在所述作物二值图中，将相邻两条直线之间的区域作为所述种植行区域。在本发明实施例中，划分种植行区域的好处在于，可以保证种植行区域内的作物连通域沿种植行主方向陈列，便于后续对种植行区域进行缺苗判断和缺苗标记。
S2190、判断是否存在预先设定的缺苗阈值距离，如果是，则执行S2200，否则执行S2210。
其中，缺苗阈值距离可以为人为预先进行设定，也可以为根据各作物连通域质心之间相邻距离的统计结果计算。
在本发明实施例中，如果存在预先设定的缺苗阈值距离，可以直接根据缺苗阈值距离进行判断，否则需要计算缺苗阈值距离。
S2200、对于各种植行区域，统计各作物连通域质心之间的相邻距离，根据统计结果计算缺苗阈值距离。
S2210、对于各种植行区域，判断目标作物连通域与其相邻的作物连通域之间的距离是否大于缺苗阈值距离，如果是，则执行S2220，否则执行S2210。
S2220、对所述目标作物连通域进行缺苗标记。
S2230、获取与所述作物二值图匹配的作物边界。
在本发明实施例中，当种植行区域一端出现缺苗时，采用判断目标作物连通域与其相邻的作物连通域之间的距离的方式将无法进行缺苗检测，因此需要对这种情况进行分别考虑。
S2240、判断目标作物连通域是否处于所在种植行区域的极限位置，如果是，则执行S2250，否则执行S2290。
S2250、获取与所述目标作物连通域匹配的目标作物边界。
S2260、沿所述种植行主方向，计算所述目标作物连通域的质心与所述目标作物边界之间的距离值。
其中，极限位置可以指种植行区域的两端，目标作物边界可以指距离目标作物连通域距离最近的作物边界。
在本发明实施例中，当作物连通域位于种植行区域两端处，需要判断该作物连通域与距离其最近的作物边界之间的距离，是否大于缺苗阈值距离。
S2270、判断距离是否超过所述缺苗阈值距离，如果是，则执行S2280，否则执行S2290。
S2280、确定目标作物连通域与所在植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离。执行S2220。
S2290、结束。
在本发明一个可选的实施例中，图2e是适用于本发明实施例中的一种生成缺苗标记的流程图，如图2e所示，生成缺苗标记的步骤包括：
S10、获取空中俯拍的农田图像。
S20、提取植被所在区域，对所有植被连通域进行筛选，留下作物连通域，生成作物二值图。
S30、寻找种植行的主方向。
S40、以主方向为高度生成二值化图的外接矩形，以外接矩形高度(主方向)为纵坐标，长度方向为横坐标，累加主方向上非植被零像素的个数，得到累加曲线。
S50、对累加曲线进行平滑处理后，计算平滑后曲线的波峰顶点，根据波峰顶点、主方向确定的直线集合，切割出种植行区域。
S60、逐行对所有作物连通域进行相邻距离统计，得出缺苗距离阈值；或人为设定缺苗距离阈值。
S70、逐个种植行区域内判断相邻连通域的质心的距离，大于缺苗距离阈值的判断为缺苗，并生成缺苗标记。
需要进行说明的是，当农田图像中的植被连通域过多，导致进行缺苗标记的操作较为复杂时，可以将农田图像拆分成若干小图，对各个小图执行如S210-S2210中进行缺苗标记的操作。
本实施例的技术方案，通过农田图像中的植被点生成植被二值图，在植被连通域中筛选作物连通域，获取作物二值图，按照预设的直线检测算法获取种植行主方向，并根据作物二值图和种植行主方向生成作物二值图的外接矩形，建立坐标轴，生成累加曲线，对累加曲线进行平滑处理和偏移处理，对累加曲线中的各波峰顶点的横坐标沿种植行主方向生成直线，将两直线间的区域作为种植行区域，在各种植行区域内，如果目标作物连通域与其相邻的作物连通域，或者与所在种植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离，则对目标作物连通域进行缺苗标记。解决了现有技术中需要人工巡视进行缺苗标记，自动化程度低，无法快速识别缺苗位置的问题，以及对于非严格直线种植的作物，无法实现自动化识别缺苗位置的问题。实现了对相对直线种植的作物，可以自动识别和标记缺苗位置。
实施例三
图3是本发明实施例三提供的一种补种方法的流程图，本实施例可适用于对农田中的缺苗区域进行补种的情况，该方法可以由补种装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般集成在计算机设备或农机设备中。
如图3所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S310、获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记。
其中，设定种植区域是需要进行补种作业的种植区域。获取种植区域对应的各农田图片之后，采用缺苗标记方法，获得与种植区域对应的多个进行缺苗标记后的作物二值图。
S320、根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息。
在本发明实施例中，根据各作物二值图的地理位置信息，以及各缺苗标记在作物二值图中的图像位置，可以确定各缺苗标记的地理位置信息。
示例性的，可以先获取作物二值图对应的经纬度范围，再获取各缺苗标记的中心在作物二值图中的坐标，从而获取各缺苗标记的中心的经纬度，但本发明实施例对确定缺苗标记的地理位置信息的方式不进行限制。
S330、根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
在本发明实施例中，农机设备在种植区域内沿补种作业路线行进时，当检测到行进至缺苗标记位置处时，在该位置进行补种作业。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗标记方法，确定种植区域的各作物二值图的缺苗标记，并确定各缺苗标记的地理位置信息，根据缺苗标记的地理位置信息生成补种作业路线，指示农机设备在种植区域内进行补种作业。解决了现有技术中补种依赖于人工作业，成本高，效率低的问题，实现了补种作业的自动化，提高了补种效率，节省了人工成本。
实施例四
图4是本发明实施例四提供的一种作业路线规划方法的流程图，本实施例可适用于根据农田中的缺苗标记进行农机设备的作业路线规划的情况，该方法可以由作业路线规划装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般集成在计算机设备或农机设备中。
如图4所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S410、获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记。
其中，设定种植区域是需要进行作业路线规划的种植区域。获取种植区域对应的各农田图片之后，采用缺苗标记方法，获得与种植区域对应的多个进行缺苗标记后的作物二值图。
S420、根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图。
在本发明实施例中，根据作物二值图中的各缺苗标记，可以确定作物二值图对应的有苗区域图。具体的，可以识别农田图像中的作物区域，作物区域内除缺苗标记之外的区域即为有苗区域，本发明实施例对获取与作物二值图对应的有苗区域图的方式不进行限制。
S430、根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息。
在本发明实施例中，根据各有苗区域图的地理位置信息，以及各有苗区域在有苗区域图中的图像位置，可以确定各有苗区域的地理位置信息。
示例性的，可以先获取有苗区域图对应的经纬度范围，再获取各有苗区域的中心在有苗区域图中的坐标，从而获取各有苗区域的中心的经纬度，但本发明实施例对确定有苗区域地理位置信息的方式不进行限制。
S440、根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
在本发明实施例中，作业路线可以是指示农机设备在有苗区域处进行作业的路线。根据种植区域内的有苗区域的地理位置信息，生成作业路线，这样设置的好处在于，可以避免农机设备在缺苗处进行作业，确保农机设备仅在有苗区域处进行作业，节省农机设备作业时间，提高农机设备的作业效率，避免资源浪费。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗标记方法，确定种植区域的缺苗标记，根据缺苗标记确定有苗区域图，并确定各有苗区域的地理位置信息，根据有苗区域的地理位置信息规划作业路线，指示农机设备在种植区域内沿作业路线行进至有苗位置时进行作业。解决了现有技术中农机设备对种植区域进行连续不间断的作业，当存在缺苗时，在缺苗位置同样进行作业而造成的资源、成本和时间的浪费问题，实现了农机设备自动避开缺苗区域进行作业，仅在有苗区域进行自动作业，节省了农机设备的作业时间，提高了农机设备的作业效率，避免了资源的浪费。
实施例五
图5是本发明实施例五提供的一种作业控制方法的流程图，本实施例可适用于根据农田中的缺苗标记控制农机设备的作业状态的情况，该方法可以由作业控制装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般集成在计算机设备或农机设备中。
如图5所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S510、获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记。
其中，设定种植区域是需要控制农机设备进行作业的种植区域。获取种植区域对应的各农田图像之后，采用缺苗标记方法，获得与种植区域对应的多个进行缺苗标记后的作物二值图。
S520、根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息。
在本发明实施例中，根据各作物二值图的地理位置信息，以及各缺苗标记在作物二值图中的图像位置，可以确定各缺苗标记的地理位置信息。
示例性的，可以先获取作物二值图对应的经纬度范围，再获取各缺苗标记的中心在作物二值图中的坐标，从而获取各缺苗标记的中心的经纬度，但本发明实施例对确定缺苗标记的地理位置信息的方式不进行限制。
S530、根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
在本发明实施例中，与种植区域匹配的作业路线是农机设备在种植区域内连续不间断进行作业的路线。在获取缺苗标记的地理位置信息之后，根据缺苗标记的地理位置信息在作业路线的相应位置处标记缺苗。农机设备在沿标记缺苗位置后的作业路线行进过程中，当到达标记为缺苗的位置处时，暂停进行作业。这样设置的好处在于，可以避免农机设备在缺苗处进行作业，节省农机设备作业时间，提高农机设备的作业效率，避免资源浪费。
在本发明一个可选的实施例中，所述农机设备的作业方式可以包括：喷洒作业、播撒作业或采收作业。喷洒作业可以是农机设备进行的喷洒农药等作业，播撒作业可以是农机设备进行的播撒水或营养液等作业，采收作业可以是农机设备进行的采收农作物的作业。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗标记方法，确定种植区域的缺苗标记，并确定各缺苗标记的地理位置信息，根据缺苗标记的地理位置信息对作业路线进行缺苗位置标记，指示农机设备在种植区域内沿作业路线行进至缺苗位置时暂停作业。解决了现有技术中农机设备对种植区域进行连续不间断的作业，当存在缺苗时，在缺苗位置同样进行作业而造成的资源、成本和时间的浪费问题，实现了农机设备自动避开缺苗区域进行作业，节省了农机设备的作业时间，提高了农机设备的作业效率，避免了资源的浪费。
实施例六
图6是本发明实施例六提供的一种产量测算方法的流程图，本实施例可适用于测算设定种植区域的农田的区域产量的情况，该方法可以由产量测算装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，并一般集成在计算机设备中。
如图6所示，本发明实施例的技术方案，具体包括如下步骤：
S610、获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记。
其中，设定种植区域是需要进行产量测算的种植区域。获取种植区域对应的各农田图像之后，采用缺苗标记方法，获得与种植区域对应的多个进行缺苗标记后的作物二值图。
S620、根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积。
在本发明实施例中，确定缺苗标记的面积之后，可以根据缺苗标记的面积确定有苗区域的面积。确定缺苗标记面积，可以通过计算作物二值图中缺苗标记所占像素数量，与作物二值图中每个像素所代表的实际农田面积的乘积来实现，但本发明实施例对确定缺苗标记面积的方式不进行限制。
根据缺苗标记的面积确定有苗区域的面积，可以识别农田图像中的作物区域，计算作物区域面积，将作物区域面积与缺苗标记面积的差值作为有苗区域的面积，但本发明实施例对获取与农田图片对应的有苗区域图的方式不进行限制。
S630、根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
在本发明实施例中，将有苗区域的面积与单位面积产量的乘积，作为种植区域的区域产量。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗识别方法，确定种植区域的缺苗标记，确定缺苗标记面积，并确定各有苗区域的面积，根据有苗区域的面积计算区域产量。解决了现有技术中估算种植区域作物产量时，准确度较低的问题，实现了自动识别种植区域的有苗区域，并根据有苗区域确定区域产量，提高了产量测算的准确度。
实施例七
图7是本发明实施例七提供的一种缺苗标记装置的结构示意图，该装置包括：作物二值图生成模块710、种植行区域获取模块720以及缺苗标记模块730。其中：
作物二值图生成模块710，用于根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
种植行区域获取模块720，用于根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
缺苗标记模块730，用于根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
本发明实施例的技术方案，通过获取作物二值图和种植行主方向，并根据作物二值图和种植行主方向获取种植行区域，在各种植行区域内，根据相邻作物连通域之间的距离进行缺苗标记。解决了现有技术中需要人工巡视进行缺苗标记，自动化程度低，无法快速识别缺苗位置的问题，以及对于非严格直线种植的作物，无法实现自动化识别缺苗位置的问题。实现了对相对直线种植的作物，可以自动识别和标记缺苗位置。
在上述实施例的基础上，所述作物二值图生成模块710，包括：
植被二值图生成单元，用于根据所述农田图像中包括的植被点，生成植被二值图；
作物连通域筛选单元，用于在所述植被二值图中获取至少一个植被连通域，并在所述植被连通域筛选并保留作物连通域，以得到所述作物二值图。
在上述实施例的基础上，所述作物二值图生成模块710，包括：
种植行主方向识别单元，用于按照预设的直线检测算法，获取与所述作物二值图中的各作物连通域对应的至少一条直线，并根据各直线相对于参考方向的角度值，识别种植行主方向。
在上述实施例的基础上，所述种植行主方向识别单元，包括：
作物点映射结果获取子单元，用于将所述各作物连通域内的像素点映射至极坐标系霍夫空间中，得到作物点映射结果；
直线检测结果获取子单元，用于获取霍夫空间累加器针对所述作物点映射结果反馈的直线检测结果，对所述直线检测结果进行统计分析，得到所述农田的种植行主方向；其中，所述直线检测结果中包括目标数量的直线，以及与各直线对应的直线角度；
在上述实施例的基础上，所述直线检测结果获取子单元，具体用于：
如果所述目标数量大于等于第一数量阈值，则统计与各所述直线角度分别对应的直线个数，并获取直线个数最大的直线角度作为所述种植行主方向；
如果所述目标数量小于第二数量阈值，则获取所述直线检测结果中首条直线的直线角度作为所述种植行主方向。
在上述实施例的基础上，所述种植行区域获取模块720，包括：
外接矩形生成单元，用于根据所述作物二值图和所述种植行主方向生成所述作物二值图的外接矩形；其中，所述外接矩形的高度方向为所述种植行主方向；
作物二值图投影单元，用于以所述外接矩形的高度方向为纵坐标方向，建立坐标系，并将所述作物二值图投影于所述坐标系中；
累加曲线生成单元，用于统计所述种植行主方向上非作物连通域内的像素点的个数，生成累加曲线；
种植行区域获取单元，用于根据所述累加曲线，获取至少一个种植行区域。
在上述实施例的基础上，所述种植行区域获取单元，包括：
直线生成子单元，用于获取所述累加曲线中的各波峰顶点的横坐标，沿所述种植行主方向生成直线；
种植行区域划分子单元，用于在所述作物二值图中，将相邻两条直线之间的区域作为所述种植行区域。
在上述实施例的基础上，所述装置，还包括：
累加曲线平滑处理模块，用于对所述累加曲线进行平滑处理。
在上述实施例的基础上，所述装置，还包括：
邻域横坐标集合获取模块，用于依次获取一个目标波峰顶点的横坐标作为当前处理横坐标，并获取所述当前处理横坐标关联的邻域横坐标集合；
横坐标替换模块，用于如果所述邻域横坐标集合中目标邻域横坐标满足临界点条件，则将所述目标波峰顶点的横坐标替换为所述目标邻域横坐标；
返回执行模块，用于返回执行依次获取一个目标波峰顶点的横坐标作为当前处理横坐标的操作，直至完成对全部波峰顶点的横坐标的处理。
在上述实施例的基础上，所述缺苗标记模块730，包括：
缺苗阈值距离判断单元，用于对于各种植行区域，如果目标作物连通域与其相邻的作物连通域，或者与所在种植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离，则对所述目标作物连通域进行缺苗标记。
在上述实施例的基础上，所述装置，还包括：
缺苗阈值距离计算模块，用于对于各种植行区域，统计各作物连通域质心之间的相邻距离，根据统计结果计算缺苗阈值距离；
缺苗阈值距离获取模块，用于获取预先设定的缺苗阈值距离。
在上述实施例的基础上，所述装置，还包括：
作物边界获取模块，用于获取与所述作物二值图匹配的作物边界；
目标作物边界模块，用于如果确定目标作物连通域处于所在种植行区域的极限位置，则获取与所述目标作物连通域匹配的目标作物边界；
距离值计算模块，用于沿所述种植行主方向，计算所述目标作物连通域的质心与所述目标作物边界之间的距离值；
距离值判断模块，用于如果距离超过所述缺苗阈值距离，则确定目标作物连通域与所在种植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离。
本发明实施例所提供的缺苗标记装置可执行本发明任意实施例所提供的缺苗标记方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例八
图8是本发明实施例八提供的一种补种装置的结构示意图，该装置包括：缺苗标记确定模块810、缺苗标记地理位置信息确定模块820以及补种作业路线生成模块830，其中：
缺苗标记确定模块810，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
缺苗标记地理位置信息确定模块820，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
补种作业路线生成模块830，用于根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗标记方法，确定种植区域的各作物二值图的缺苗标记，并确定各缺苗标记的地理位置信息，根据缺苗标记的地理位置信息生成补种作业路线，指示农机设备在种植区域内进行补种作业。解决了现有技术中补种依赖于人工作业，成本高，效率低的问题，实现了补种作业的自动化，提高了补种效率，节省了人工成本。
本发明实施例所提供的补种装置可执行本发明任意实施例所提供的补种方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例九
图9是本发明实施例九提供的一种作业路线规划装置的结构示意图，该装置包括：缺苗标记确定模块910、有苗区域图确定模块920、有苗区域地理位置信息确定模块930以及作业路线生成模块940。其中：
缺苗标记确定模块910，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
有苗区域图确定模块920，用于根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
有苗区域地理位置信息确定模块930，用于根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
作业路线生成模块940，用于根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗标记方法，确定种植区域的缺苗标记，根据缺苗标记确定有苗区域图，并确定各有苗区域的地理位置信息，根据有苗区域的地理位置信息规划作业路线，指示农机设备在种植区域内沿作业路线行进至有苗位置时进行作业。解决了现有技术中农机设备对种植区域进行连续不间断的作业，当存在缺苗时，在缺苗位置同样进行作业而造成的资源、成本和时间的浪费问题，实现了农机设备自动避开缺苗区域进行作业，仅在有苗区域进行自动作业，节省了农机设备的作业时间，提高了农机设备的作业效率，避免了资源的浪费。
本发明实施例所提供的作业路线规划装置可执行本发明任意实施例所提供的作业路线规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例十
图10是本发明实施例十提供的一种作业控制装置的结构示意图，该装置包括：缺苗标记确定模块1010、缺苗标记地理位置信息确定模块1020以及缺苗位置标记模块1030。其中：
缺苗标记确定模块1010，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
缺苗标记地理位置信息确定模块1020，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
缺苗位置标记模块1030，用于根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗标记方法，确定种植区域的缺苗标记，并确定各缺苗标记的地理位置信息，根据缺苗标记的地理位置信息对作业路线进行缺苗位置标记，指示农机设备在种植区域内沿作业路线行进至缺苗位置时暂停作业。解决了现有技术中农机设备对种植区域进行连续不间断的作业，当存在缺苗时，在缺苗位置同样进行作业而造成的资源、成本和时间的浪费问题，实现了农机设备自动避开缺苗区域进行作业，节省了农机设备的作业时间，提高了农机设备的作业效率，避免了资源的浪费。
在上述实施例的基础上，所述农机设备的作业方式包括：喷洒作业、播撒作业或采收作业。
本发明实施例所提供的作业控制装置可执行本发明任意实施例所提供的作业控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例十一
图11是本发明实施例十一提供的一种产量测算装置的结构示意图，该装置包括：缺苗标记确定模块1110、有苗区域面积计算模块1120以及区域产量确定模块1130。其中：
缺苗标记确定模块1110，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
有苗区域面积计算模块1120，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
区域产量确定模块1130，用于根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
本发明实施例的技术方案，通过缺苗识别方法，确定种植区域的缺苗标记，确定缺苗标记面积，并确定各有苗区域的面积，根据有苗区域的面积计算区域产量。解决了现有技术中估算种植区域作物产量时，准确度较低的问题，实现了自动识别种植区域的有苗区域，并根据有苗区域确定区域产量，提高了产量测算的准确度。
本发明实施例所提供的产量测算装置可执行本发明任意实施例所提供的产量测算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例十二
图12为本发明实施例十二提供的一种计算机设备的结构示意图，如图12所示，该计算机设备包括处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73；计算机设备中处理器70的数量可以是一个或多个，图12中以一个处理器70为例；计算机设备中的处理器70、存储器71、输入装置72和输出装置73可以通过总线或其他方式连接，图12中以通过总线连接为例。
存储器71作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的缺苗标记方法对应的模块(例如，缺苗标记装置中的作物二值图生成模块710、种植行区域获取模块720以及缺苗标记模块730)。再如本发明实施例中的补种方法对应的模块(例如，补种装置中的缺苗标记确定模块810、缺苗标记地理位置信息确定模块820以及补种作业路线生成模块830)。再如本发明实施例中的作业路线规划方法对应的模块(例如，作业路线规划装置中的缺苗标记确定模块910、有苗区域图确定模块920、有苗区域地理位置信息确定模块930以及作业路线生成模块940)。再如本发明实施例中的作业控制方法对应的模块(例如，作业控制装置中的缺苗标记确定模块1010、缺苗标记地理位置信息确定模块1020以及缺苗位置标记模块1030)。再如本发明实施例中的产量测算方法对应的模块(例如，产量测算装置中的缺苗标记确定模块1110、有苗区域面积计算模块1120 以及区域产量确定模块1130)。处理器70通过运行存储在存储器71中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的缺苗标记方法。该方法包括：
根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
还可以实现上述的补种方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
还可以实现上述的作业路线规划方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
还可以实现上述的作业控制方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
还可以实现上述的产量测算方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
存储器71可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器71可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器71可进一步包括相对于处理器70远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置72可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置73可包括显示屏等显示设备。
实施例十三
本发明实施例十三还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种缺苗标记方法，该方法包括：
根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
还可以执行一种补种方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
还可以执行一种作业路线规划方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
还可以执行一种作业控制方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
还可以执行一种产量测算方法。该方法包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如本发明实施例所述的缺苗标记方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的缺苗标记方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory, RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述缺苗标记装置、补种装置、作业路线规划装置、作业控制装置以及产量测算装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (23)

1.一种缺苗标记方法，其特征在于，包括：
根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据农田图像生成作物二值图，包括：
根据所述农田图像中包括的植被点，生成植被二值图；
在所述植被二值图中获取至少一个植被连通域，并在所述植被连通域筛选并保留作物连通域，以得到所述作物二值图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述作物二值图获取种植行主方向，包括：
按照预设的直线检测算法，获取与所述作物二值图中的各作物连通域对应的至少一条直线，并根据各直线相对于参考方向的角度值，识别种植行主方向。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，按照预设的直线检测算法，获取与所述作物二值图中的各作物连通域对应的至少一条直线，并根据各直线相对于参考方向的角度值，识别种植行主方向，包括：
将所述各作物连通域内的像素点映射至极坐标系霍夫空间中，得到作物点映射结果；
获取霍夫空间累加器针对所述作物点映射结果反馈的直线检测结果，对所述直线检测结果进行统计分析，得到所述农田的种植行主方向；
其中，所述直线检测结果中包括目标数量的直线，以及与各直线对应的直线角度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述直线检测结果进行统计分析，得到所述农田的种植行主方向，包括：
如果所述目标数量大于等于第一数量阈值，则统计与各所述直线角度分别对应的直线个数，并获取直线个数最大的直线角度作为所述种植行主方向；
如果所述目标数量小于第二数量阈值，则获取所述直线检测结果中首条直线的直线角度作为所述种植行主方向。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域，包括：
根据所述作物二值图和所述种植行主方向生成所述作物二值图的外接矩形；其中，所述外接矩形的高度方向为所述种植行主方向；
以所述外接矩形的高度方向为纵坐标方向，建立坐标系，并将所述作物二值图投影于所述坐标系中；
统计所述纵坐标方向上非作物连通域内的像素点的个数，生成累加曲线；
根据所述累加曲线，获取至少一个种植行区域。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述累加曲线，获取至少一个种植行区域，包括：
获取所述累加曲线中的各波峰顶点的横坐标，沿所述种植行主方向生成直线；
在所述作物二值图中，将相邻两条直线之间的区域作为所述种植行区域。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在获取所述累加曲线中的各波峰顶点的横坐标，沿所述种植行主方向生成直线之前，还包括：
对所述累加曲线进行平滑处理。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在获取所述累加曲线中的各波峰顶点的横坐标之后，还包括：
依次获取一个目标波峰顶点的横坐标作为当前处理横坐标，并获取所述当前处理横坐标关联的邻域横坐标集合；
如果所述邻域横坐标集合中目标邻域横坐标满足临界点条件，则将所述目标波峰顶点的横坐标替换为所述目标邻域横坐标；
返回执行依次获取一个目标波峰顶点的横坐标作为当前处理横坐标的操作，直至完成对全部波峰顶点的横坐标的处理。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记，包括：
对于各种植行区域，如果目标作物连通域与其相邻的作物连通域，或者与所在种植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离，则对所述目标作物连通域进行缺苗标记。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记之前，还包括：
对于各种植行区域，统计各作物连通域质心之间的相邻距离，根据统计结果计算缺苗阈值距离；或者，
获取预先设定的缺苗阈值距离。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，目标作物连通域与所在植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离，包括：
获取与所述作物二值图匹配的作物边界；
如果确定目标作物连通域处于所在种植行区域的极限位置，则获取与所述目标作物连通域匹配的目标作物边界；
沿所述种植行主方向，计算所述目标作物连通域的质心与所述目标作物边界之间的距离值；
如果距离超过所述缺苗阈值距离，则确定目标作物连通域与所在种植行区域的区域边界之间的距离大于缺苗阈值距离。
13.一种补种方法，其特征在于，包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
14.一种作业路线规划方法，其特征在于，包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
15.一种作业控制方法，其特征在于，包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
16.一种产量测算方法，其特征在于，包括：
获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
17.一种缺苗标记装置，其特征在于，包括：
作物二值图生成模块，用于根据农田图像生成作物二值图，并根据所述作物二值图获取种植行主方向，提取所述作物二值图中包括的多个作物连通域；
种植行区域获取模块，用于根据所述作物二值图和所述种植行主方向，获取至少一个种植行区域；
缺苗标记模块，用于根据各种植行区域内相邻作物连通域之间的距离，在所述种植行区域内进行缺苗标记。
18.一种补种装置，其特征在于，包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
缺苗标记地理位置信息确定模块，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
补种作业路线生成模块，用于根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，生成与所述种植区域匹配的补种作业路线，其中，所述补种作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各缺苗标记处进行作物补种。
19.一种作业路线规划装置，其特征在于，包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
有苗区域图确定模块，用于根据与各所述作物二值图对应的缺苗标记，确定与各所述作物二值图对应的有苗区域图；
有苗区域地理位置信息确定模块，用于根据有苗区域在各所述有苗区域图中的图像位置，以及与各所述有苗区域图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述有苗区域匹配的地理位置信息；
作业路线生成模块，用于根据与所述种植区域内的有苗区域匹配的地理位置信息，生成作业路线，其中，所述作业路线用于指示农机设备对所述种植区域中包括的各有苗区域进行作业。
20.一种作业控制装置，其特征在于，包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
缺苗标记地理位置信息确定模块，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的图像位置，以及与各所述作物二值图分别匹配的地理位置信息，确定与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息；
缺苗位置标记模块，用于根据与各所述缺苗标记匹配的地理位置信息，在与所述种植区域匹配的作业路线中，标记缺苗位置，其中，标记所述缺苗位置后的所述作业路线用于指示农机设备在沿作业路线作业至所述缺苗标记处时暂停作业。
21.一种产量测算装置，其特征在于，包括：
缺苗标记确定模块，用于获取与设定种植区域匹配的至少一张农田图像，并采用如权利要求1-12任一项所述的方法确定与各所述农田图像对应的作物二值图中的缺苗标记；
有苗区域面积计算模块，用于根据缺苗标记在各所述作物二值图中的面积，计算与所述种植区域匹配的有苗区域的面积；
区域产量确定模块，用于根据有苗区域的单位面积产量以及所述有苗区域的面积，确定所述种植区域的区域产量。
22.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-12中任一所述的缺苗标记方法，或者权利要求13所述的补种方法，或者权利要求14所述的作业路线规划方法，或者权利要求15所述的作业控制方法，或者权利要求16所述的产量测算方法。
23.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-12中任一所述的缺苗标记方法，或者权利要求13所述的补种方法，或者权利要求14所述的作业路线规划方法，或者权利要求15所述的作业控制方法，或者权利要求16所述的产量测算方法。
CN202010537090.3A 2020-06-12 2020-06-12 一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质 Active CN113807128B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010537090.3A CN113807128B (zh) 2020-06-12 2020-06-12 一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质
PCT/CN2021/099863 WO2021249560A1 (zh) 2020-06-12 2021-06-11 作物缺失的检测方法及检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010537090.3A CN113807128B (zh) 2020-06-12 2020-06-12 一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113807128A true CN113807128A (zh) 2021-12-17
CN113807128B CN113807128B (zh) 2022-09-13

Family

ID=78892181

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010537090.3A Active CN113807128B (zh) 2020-06-12 2020-06-12 一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113807128B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113807143A (zh) * 2020-06-12 2021-12-17 广州极飞科技股份有限公司 作物连通域的识别方法、装置及作业系统
CN114485612A (zh) * 2021-12-29 2022-05-13 广州极飞科技股份有限公司 路线生成方法、装置、无人作业车、电子设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101750051A (zh) * 2010-01-04 2010-06-23 中国农业大学 一种视觉导航的多作物行检测方法
CN103413172A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 北京农业信息技术研究中心 玉米苗期缺苗数的测量方法及装置
CN109886094A (zh) * 2019-01-08 2019-06-14 中国农业大学 一种作物苗情苗势采集分析方法和装置
US20190188847A1 (en) * 2017-12-19 2019-06-20 Accenture Global Solutions Limited Utilizing artificial intelligence with captured images to detect agricultural failure

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101750051A (zh) * 2010-01-04 2010-06-23 中国农业大学 一种视觉导航的多作物行检测方法
CN103413172A (zh) * 2013-08-22 2013-11-27 北京农业信息技术研究中心 玉米苗期缺苗数的测量方法及装置
US20190188847A1 (en) * 2017-12-19 2019-06-20 Accenture Global Solutions Limited Utilizing artificial intelligence with captured images to detect agricultural failure
CN109886094A (zh) * 2019-01-08 2019-06-14 中国农业大学 一种作物苗情苗势采集分析方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
胡炼等: "基于机器视觉的株间机械除草装置的作物识别与定位方法", 《农业工程学报》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113807143A (zh) * 2020-06-12 2021-12-17 广州极飞科技股份有限公司 作物连通域的识别方法、装置及作业系统
CN114485612A (zh) * 2021-12-29 2022-05-13 广州极飞科技股份有限公司 路线生成方法、装置、无人作业车、电子设备及存储介质
CN114485612B (zh) * 2021-12-29 2024-04-26 广州极飞科技股份有限公司 路线生成方法、装置、无人作业车、电子设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113807128B (zh) 2022-09-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7086203B2 (ja) 植物体耕作データ測定方法、作業経路計画方法及び装置、システム
CN113807128B (zh) 一种缺苗标记方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111985724B (zh) 一种农作物产量预估的方法、装置、设备及存储介质
CN109032174B (zh) 一种无人机作业航线规划方法以及作业执行方法
CN108334476B (zh) 农机作业平整度的检测方法、装置和系统
CN110686591B (zh) 一种基于农机gps定位数据的农田作业面积测算方法
CN110969654A (zh) 基于收割机的玉米高通量表型测量的方法及装置、收割机
CN114022771B (zh) 一种基于深度学习的玉米苗期田间分布信息统计方法
CN112507768A (zh) 目标物检测方法、装置和图像采集方法、装置
CN114239756B (zh) 一种虫害检测方法及系统
CN117635719B (zh) 基于多传感器融合的除草机器人定位方法、系统及装置
CN113011220A (zh) 穗数识别方法、装置、存储介质及处理器
CN113807135B (zh) 基于语义分割网络的缺苗区域识别方法、设备和存储介质
CN117197595A (zh) 基于边缘计算的果树生育期识别方法、装置及管理平台
CN115619286B (zh) 一种评估育种田间小区样地质量的方法和系统
CN113807129A (zh) 一种作物区域识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116739739A (zh) 一种贷款额度评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN115861851A (zh) 一种基于无人机遥感影像深度学习的玉米出苗率计算方法
CN115424151A (zh) 一种基于图像处理的农业智能平台
CN115358991A (zh) 一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法及系统
CN111753687B (zh) 缺苗识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN115314851A (zh) 一种基于大数据平台的农业信息化管理平台
CN112700347A (zh) 农作物高度生长曲线的生成方法、装置和存储介质
CN106340017B (zh) 一种基于图像处理的农田插秧检测方法及系统
CN114485612B (zh) 路线生成方法、装置、无人作业车、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant