CN114494840A - 一种障碍物识别方法、装置、设备、介质及除草机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种障碍物识别方法、装置、设备、介质及除草机器人。该方法包括：根据候选除草区域图像的颜色信息确定候选除草区域图像中的候选障碍物区域；获取候选障碍物区域的轮廓信息和候选除草区域图像的色度信息和明度信息；根据轮廓信息、色度信息或还根据明度信息确定候选除草区域图像中是否存在障碍物。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，可以解决通常采用埋设边界线的方式对除草机器人的除草区域的边界进行标定，耗费大量的人力和物力。并且由于对边界线的埋设存在限制一定程度上限制了除草区域的形状的问题，实现提高除草机器人的候选除草区域中障碍物的识别效率和准确率的效果。

Description

一种障碍物识别方法、装置、设备、介质及除草机器人
技术领域
本发明实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种障碍物识别方法、装置、设备、介质及除草机器人。
背景技术
随着生活水平的提高，人们日益关注环境建设，因此城市绿化园林的建设愈发受到重视。与此同时，高效的绿化养护，如日常除草等，逐渐成为了一种需求。但由于传统除草机需要人工操控，因此具有自主工作功能的除草机器人逐渐兴起。
现有技术中，通常采用埋设边界线的方式对除草机器人的除草区域的边界进行标定，耗费大量的人力和物力，增加了成本。并且由于对边界线的埋设存在限制，例如拐角的角度不能小于90度，因此一定程度上限制了除草区域的形状。
发明内容
本发明实施例提供一种障碍物识别方法、装置、设备、介质及除草机器人，以实现提高除草机器人的候选除草区域中障碍物的识别效率和准确率的效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种障碍物识别方法，该方法包括：
根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；
获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；
根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
第二方面，本发明实施例还提供了一种障碍物识别装置，该装置包括：
候选障碍物区域确定模块，用于根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；
信息获取模块，用于获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；
障碍物确定模块，用于根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的障碍物识别方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的障碍物识别方法。
第五方面，本发明实施例还提供了一种除草机器人，包括机器人本体，还包括上述的电子设备。
本发明实施例通过根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。解决现有技术中通常采用埋设边界线的方式对除草机器人的除草区域的边界进行标定，耗费大量的人力和物力，增加了成本。并且由于对边界线的埋设存在限制一定程度上限制了除草区域的形状的问题，实现提高除草机器人的候选除草区域中障碍物的识别效率和准确率的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种障碍物识别方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种障碍物识别方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种障碍物识别装置的结构示意图；
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
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1为本发明实施例一提供的一种障碍物识别方法的流程图，本实施例可适用于除草机器人识别候选除草区域中障碍物的情况，该方法可以由本发明实施例所提供的障碍物识别装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。参见图1，本实施例提供的障碍物识别方法，包括：
步骤110、根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域。
其中，候选除草区域为除草机器人可能的工作区域，可能全为待除的杂草，即为除草区域；也可能为与草地颜色差距不明显或者障碍物非常细小和杂乱无序的障碍物区域。
候选除草区域图像可以由安装在除草机器人上的摄像机进行拍摄，本实施例对此不作限制。候选除草区域图像的颜色信息可以为图像的色调Hue、饱和度Saturation、明度Value等信息，本实施例对此不作限制。通过颜色信息从候选除草区域图像中确定可能为障碍物的区域，示例性的，根据颜色信息确定图像中与周围颜色相差较大的区域作为候选障碍物区域。
本实施例中，可选的，根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域，包括：
根据所述候选除草区域图像的颜色信息获取所述候选除草区域图像的颜色分割图像；
对所述颜色分割图像进行形态学处理，并从形态学处理后的颜色分割图像中确定预设颜色的区域为候选障碍物区域。
其中，根据候选除草区域图像的颜色信息获取候选除草区域图像的颜色分割图像，可以根据颜色动态分割、边缘纹理方法分割、固定阈值分割、大津阈值分割等方式进行颜色分割，以获得候选除草区域图像的颜色分割图像。其中，颜色分割图像可以为二值图像。再对颜色分割图像进行形态学处理，其中，形态学处理可以为取反操作、开操作、闭操作等，本实施例对此不作限制。
从形态学处理后的颜色分割图像中确定预设颜色的区域为候选障碍物区域。例如将黑色区域作为除草区域，白色区域作为候选障碍物区域，以便进一步对候选障碍物区域进行识别。通过获取颜色分割图像对候选除草区域进行初步分割，并对颜色分割图像进行形态学处理以提高候选障碍物区域确定的准确性。
步骤120、获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息。
其中，轮廓信息为单个候选障碍物区域的轮廓信息，获取方式可以为对候选障碍物区域进行轮廓检测。轮廓信息可以包括位置信息和范围信息。
范围信息用于表示候选障碍物区域的大小，可以为面积、对角线长度，宽度、高度、包含像素个数等，本实施例对此不作限制。
位置信息用于显示候选障碍物区域与除草机器人之间的距离，例如为候选障碍物区域最小外接矩形右下角的y轴坐标值，当然也可以选取其他有代表性的坐标值，本实施例对此不作限制。可以通过位置信息和范围信息避免处理过远或过小的候选障碍物区域。
候选除草区域图像的色度信息为候选除草区域图像整体在色度方面的特征，通过候选除草区域的色度信息与候选障碍物区域的轮廓信息结合，共同判断候选障碍物区域是否为障碍物区域。
选除草区域图像的明度信息为候选除草区域图像整体的明度信息，可以通过获取候选除草区域图像的明度通道图像以获取图中与明度相关的信息。通过明度信息判断候选障碍物区域与光照之间的关系。
本实施例中，可选的，所述轮廓信息包括：粗糙度信息；
确定所述粗糙度信息，包括：
获取所述候选除草区域图像的明度通道图像；
通过对所述明度通道图像进行边缘提取，获得边缘图像；
根据所述边缘图像的边缘信息中像素的灰度值确定所述粗糙度信息。
其中，粗糙度信息用于显示候选障碍物区域边缘的粗糙程度，可以为平均粗糙度，平均粗糙度的计算方式可以为将轮廓中障碍物区域像素的粗糙度之和除以轮廓中障碍物区域像素总个数，本实施例对此不作限制。
通过对候选除草区域图像进行通道分离，获取候选除草区域图像的明度通道图像，可选的，对明度通道图像进行预处理，预处理可以包括滤波处理、归一化处理等，本实施例对此不作限制。对预处理后的明度通道图像进行边缘提取，获得边缘图像，可以采用canny算子进行边缘提取，以提高边缘图像中边缘信息获取的准确率。
通过候选障碍物区域相应位置的边缘图像中的边缘信息确定候选障碍物区域的粗糙度信息，边缘信息包括候选障碍物区域轮廓中像素的灰度值。当粗糙度信息为平均粗糙度时，可以通过将轮廓中障碍物区域灰度值等于255的像素个数除以轮廓中障碍物区域像素的总个数，得到候选障碍物区域边缘的平均粗糙度。
通过边缘图像的边缘信息中像素的灰度值确定粗糙度信息，提高粗糙度信息获取的准确率，从而提高障碍物识别的准确率。
步骤130、根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
将候选障碍物区域的轮廓信息和候选除草区域图像的色度信息与预设信息判断条件进行对比或将轮廓信息、色度信息和明度信息与预设信息判断条件进行对比。其中，预设信息判断条件与轮廓信息和色度信息相关。若满足预设信息判断条件，则确定候选障碍物区域为障碍物区域，即确定障碍物区域所在的候选除草区域图像中存在障碍物，以便除草机器人进行后续障碍物处理。
示例性的，识别出的障碍物为与草地颜色相近的障碍物。
本实施例中，可选的，所述明度信息包括曝光状态像素个数和非曝光状态白色像素个数；
其中，曝光状态像素个数为候选除草区域图像中处于曝光状态的像素的个数。非曝光状态白色像素为候选除草区域图像中不处于曝光状态但呈现白色的像素的个数，例如候选除草区域图像中本身为白色的障碍物的像素。
根据候选除草区域图像中像素的明度值，获取曝光状态像素个数，获取方式可以为通过获取候选除草区域图像的明度通道图像，统计其中明度值大于等于预设阈值，例如255，的像素个数，作为曝光状态像素个数。
根据候选除草区域图像中像素的明度和色度，获取非曝光状态白色像素个数。获取方式可以为通过获取候选除草区域图像的明度通道图像和色度通道图像，统计在明度通道图像中明度值小于预设阈值，例如255，且色度通道图像中色度值为小于等于预设阈值，例如0，的像素个数，作为非曝光状态白色像素个数。
通过将明度信息与轮廓信息和色度信息结合，共同确定候选除草区域图像中是否存在障碍物，提高障碍物识别的准确率。
本实施例所提供的技术方案，通过根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。解决现有技术中通常采用埋设边界线的方式对除草机器人的除草区域的边界进行标定，耗费大量的人力和物力，增加了成本。并且由于对边界线的埋设存在限制一定程度上限制了除草区域的形状的问题，实现提高除草机器人的候选除草区域中障碍物的识别效率和准确率的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种障碍物识别方法的流程图，本技术方案是针对根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物的过程进行补充说明的。与上述方案相比，本方案具体优化为，根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物，包括：
若所述最低色度分割值小于预设第一色度分割阈值，且所述最高色度分割值大于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第一信息判断条件或根据所述轮廓信息、所述明度信息和所述预设第一信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物；
若所述最低色度分割值大于等于预设第一色度分割阈值，或所述最高色度分割值小于等于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第二信息判断条件或根据所述明度信息和所述预设第二信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。具体的，障碍物识别方法的流程图如图2所示：
步骤210、根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域。
步骤220、获取所述候选障碍物区域的轮廓信息、所述候选除草区域图像的明度信息和根据所述候选除草区域图像的颜色信息获取所述候选除草区域图像的最低色度分割值和最高色度分割值。
其中，所述轮廓信息包括：范围信息、粗糙度信息、草地像素点占比和色度有效像素占比中的至少一种；所述明度信息包括：曝光状态像素个数和/或非曝光状态白色像素个数。
其中，色度有效像素数量为单个候选障碍物区域的轮廓中障碍物区域处于有效像素值色度范围的像素个数。色度有效像素占比为单个候选障碍物区域的轮廓中障碍物区域处于有效像素值色度范围的像素占该轮廓中全部像素的比例。
可以将最低色度分割值和最高色度分割值构成的区间作为有效像素值色度范围，将色度值处于色度分割阈值区间的像素作为色度有效像素。将单个候选障碍物区域的轮廓中障碍物区域色度有效像素的个数作为色度有效像素数量，将单个候选障碍物区域的轮廓中障碍物区域色度有效像素占该轮廓中全部像素的比例作为色度有效像素占比。
草地像素点占比为轮廓内预估为草地的像素点占所有像素点的比例，例如将黑色的像素点预估为草地像素点，则将黑色像素点占整体的比例作为草地像素点占比。
可以根据颜色动态分割、边缘纹理方法分割、固定阈值分割、大津阈值分割等方式，根据候选除草区域图像的颜色信息获得候选除草区域图像的最低色度分割值和最高色度分割值，不同候选除草区域图像的最低色度分割值和最高色度分割值可能不同，将最低色度分割值和最高色度分割值作为候选除草区域图像的色度信息。
可以根据最低色度分割值和最高色度分割值构成的色度分割阈值区间将候选除草区域图像转换为颜色分割图像。示例性的，将候选除草区域图像中色度大于等于最低色度分割值，小于等于最高色度分割值的像素的转换成白色，其它像素转换成黑色，以得到颜色分割图像。
通过候选除草区域图像的颜色信息获取候选除草区域图像的最低色度分割值和最高色度分割值，确定候选除草区域图像的色度分布，以根据色度信息确定候选除草区域图像中是否存在障碍物，提高对与草地颜色差距不明显的障碍物识别的准确率。
步骤230、若所述最低色度分割值小于预设第一色度分割阈值，且所述最高色度分割值大于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第一信息判断条件或根据所述轮廓信息、所述明度信息和所述预设第一信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
当最低色度分割值小于预设第一色度分割阈值，且最高色度分割值大于预设第二色度分割阈值时，此时色度分割阈值范围较大，若单纯通过色度的分割识别是否存在障碍物，可能导致整候选除草区域图像的大部分区域都会被认定为草地，导致识别的准确率降低。
将候选障碍物区域的轮廓信息和预设第一信息判断条件进行比较，或将轮廓信息、明度信息和预设第一信息判断条件进行比较，确定候选除草区域图像中是否存在障碍物。示例性的，预设第一色度分割阈值为20，预设第二色度分割阈值为90，本实施例对此不作限制。预设第一信息判断条件可以根据具体判断情景进行调整，本实施例对此不作限制。
可选的，在判断候选障碍物区域对应的候选除草区域图像最低色度分割值和最高色度分割值与阈值之间的关系之前，还可以通过候选障碍物区域的轮廓信息对候选障碍物区域进行初步判断，避免处理过远或过小的候选障碍物区域。
示例性的，候选障碍物区域的轮廓信息包括位置信息和范围信息，范围信息为候选障碍物区域的对角线长度AContoursi.diagonal或者候选障碍物区域的高度AContoursi.height，其中i为候选障碍物区域的编号；位置信息为候选障碍物区域最小外接矩形右下角的y轴坐标值YContoursi，坐标值越大表明候选障碍物区域离机器人越近。预设范围阈值的对角线阈值为105，高度阈值为70，预设位置阈值为75，则满足条件AContoursi.diagonal>105且YContoursi>75；或AContoursi.height>70且YContoursi>75时，再进行对候选障碍物区域对应的候选除草区域图像最低色度分割值和最高色度分割值与阈值之间的关系的判断。
本实施例中。可选的，根据所述轮廓信息和预设第一信息判断条件或根据所述轮廓信息、所述明度信息和所述预设第一信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物，包括：
若所述范围信息小于预设第一范围阈值，且所述草地像素点占比小于预设第一草地像素点占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第一粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述色度有效像素占比小于预设第一色度有效像素占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第二粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述曝光状态像素个数大于预设第一曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第一非曝光状态白色像素阈值，且所述色度有效像素占比小于预设第二色度有效像素占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第三粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述范围信息小于预设第二范围阈值，且所述草地像素点占比小于预设第二草地像素点占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第四粗糙度阈值，且所述曝光状态像素个数大于预设第二曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第二非曝光状态白色像素阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物。
示例性的，粗糙度信息为候选障碍物区域轮廓的平均粗糙度HContoursi，平均粗糙度越小，表明候选障碍物区域越光滑，范围信息为候选障碍物区域中像素个数AContoursi.pixels，草地像素点占比BContoursi。色度有效像素数量为SContoursi，其中i为候选障碍物区域的编号，色度有效像素占比为SPContoursi。
示例性的，若预设第一范围阈值为900，预设第一草地像素点占比阈值为0.001，预设第一粗糙度阈值为0.27。则预设第一信息判断条件为AContoursi.pixels<900且BContoursi<0.001且HContoursi<0.27，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物，障碍物可能为隔开草地的铁丝网。
示例性的，若预设第一色度有效像素占比阈值为0.2，预设第二粗糙度阈值为0.251，则预设第一信息判断条件为SPContoursi<0.2且HContoursi<0.251，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物，障碍物可能为被草地包围的生锈的柱子；若预设第一色度有效像素占比阈值为0.14，预设第二粗糙度阈值为0.27。则预设第一信息判断条件为SPContoursi<0.14且HContoursi<0.27，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物，障碍物可能为花坛边界。
示例性的，曝光状态像素个数记为overbrightPix，非曝光状态白色像素个数记为zeroPix，若预设第一曝光状态像素个数阈值为100，预设第一非曝光状态白色像素阈值为50，预设第二色度有效像素占比阈值为0.5，预设第三粗糙度阈值为0.28，则预设第一信息判断条件为overbrightPix>100且zeroPix>50且SPContoursi<0.5且HContoursi<0.28，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物。
示例性的，若预设第二范围阈值为2600，预设第二草地像素点占比阈值为0.001，预设第四粗糙度阈值为0.18，预设第二曝光状态像素个数阈值为100，预设第二非曝光状态白色像素阈值为10，则预设第一信息判断条件为AContoursi.pixels<2600且BContoursi<0.001且HContoursi<0.18且overbrightPix>100且zeroPix>10，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物。
步骤240、若所述最低色度分割值大于等于预设第一色度分割阈值，或所述最高色度分割值小于等于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第二信息判断条件或根据所述明度信息和所述预设第二信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
当最低色度分割值大于等于预设第一色度分割阈值，且最高色度分割值小于等于预设第二色度分割阈值时，将候选障碍物区域的轮廓信息和预设第二信息判断条件进行比较，或将明度信息和预设第二信息判断条件进行比较，确定候选除草区域图像中是否存在障碍物。
预设第二信息判断条件可以根据具体判断情景进行调整，本实施例对此不作限制。
本实施例中，可选的，根据所述轮廓信息和预设第二信息判断条件或根据所述明度信息和所述预设第二信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物，包括：
若所述粗糙度信息小于预设第五粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述曝光状态像素个数大于预设第三曝光状态像素个数阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述曝光状态像素个数大于预设第四曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第三非曝光状态白色像素阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物。
示例性的，若预设第五粗糙度阈值为0.25，则预设第二信息判断条件为HContoursi<0.26，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物。
示例性的，若预设第三曝光状态像素个数阈值为100，则预设第二信息判断条件为overbrightPix>100，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物。
示例性的，若预设第四曝光状态像素个数阈值为20，预设第三非曝光状态白色像素阈值为10，则预设第二信息判断条件为overbrightPix>20且zeroPix>10时，满足该条件时，确定候选除草区域图像中存在障碍物。
本发明实施例通过最低色度分割值、最高色度分割值、轮廓信息、色度信息和明度信息，确定候选除草区域图像中是否存在障碍物，提高对于色度分割值范围较大，或者由于草地与非草地区域的色度区分不明显，仅靠色度分割识别障碍物未达到预期效果等情况时，对候选除草区域图像中障碍物识别的准确率。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种障碍物识别装置的结构示意图。该装置可以由硬件和/或软件的方式来实现，可执行本发明任意实施例所提供的一种障碍物识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图3所示，该装置包括：
候选障碍物区域确定模块310，用于根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；
信息获取模块320，用于获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；
障碍物确定模块330，用于根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
本实施例所提供的技术方案，通过根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。解决现有技术中通常采用埋设边界线的方式对除草机器人的除草区域的边界进行标定，耗费大量的人力和物力，增加了成本。并且由于对边界线的埋设存在限制一定程度上限制了除草区域的形状的问题，实现提高除草机器人的候选除草区域中障碍物的识别效率和准确率的效果。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述候选障碍物区域确定模块，包括：
颜色分割图像获取单元，用于根据所述候选除草区域图像的颜色信息获取所述候选除草区域图像的颜色分割图像；
候选障碍物区域确定单元，用于对所述颜色分割图像进行形态学处理，并从形态学处理后的颜色分割图像中确定预设颜色的区域为候选障碍物区域。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述信息获取模块，包括：
色度分割值获取单元，用于根据所述候选除草区域图像的颜色信息获取所述候选除草区域图像的最低色度分割值和最高色度分割值。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述轮廓信息包括：范围信息、粗糙度信息、草地像素点占比和色度有效像素占比中的至少一种；所述明度信息包括：曝光状态像素个数和/或非曝光状态白色像素个数；
所述障碍物确定模块，包括：
第一障碍物确定单元，用于若所述最低色度分割值小于预设第一色度分割阈值，且所述最高色度分割值大于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第一信息判断条件或根据所述轮廓信息、所述明度信息和所述预设第一信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物；
第二障碍物确定单元，用于若所述最低色度分割值大于等于预设第一色度分割阈值，或所述最高色度分割值小于等于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第二信息判断条件或根据所述明度信息和所述预设第二信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述第一障碍物确定单元，包括：
第一障碍物确定子单元，用于若所述范围信息小于预设第一范围阈值，且所述草地像素点占比小于预设第一草地像素点占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第一粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
第二障碍物确定子单元，用于若所述色度有效像素占比小于预设第一色度有效像素占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第二粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
第三障碍物确定子单元，用于若所述曝光状态像素个数大于预设第一曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第一非曝光状态白色像素阈值，且所述色度有效像素占比小于预设第二色度有效像素占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第三粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
第四障碍物确定子单元，用于若所述范围信息小于预设第二范围阈值，且所述草地像素点占比小于预设第二草地像素点占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第四粗糙度阈值，且所述曝光状态像素个数大于预设第二曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第二非曝光状态白色像素阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物。
在上述各技术方案的基础上，可选的，所述第二障碍物确定单元，包括：
第五障碍物确定子单元，用于若所述粗糙度信息小于预设第五粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
第六障碍物确定子单元，用于若所述曝光状态像素个数大于预设第三曝光状态像素个数阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
第七障碍物确定子单元，用于若所述曝光状态像素个数大于预设第四曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第三非曝光状态白色像素阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备包括处理器40、存储器41、输入装置42和输出装置43；电子设备中处理器40的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器40为例；电子设备中的处理器40、存储器41、输入装置42和输出装置43可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器41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障碍物识别方法对应的程序指令/模块。处理器40通过运行存储在存储器41中的软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的障碍物识别方法。
存储器41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41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41可进一步包括相对于处理器40远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备。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。
实施例五
本发明实施例五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障碍物识别方法，该方法包括：
根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；
获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；
根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
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障碍物识别方法中的相关操作。
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，上述障碍物识别装置的实施例中，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。
实施例六
本发明实施例六提供一种除草机器人，包括机器人本体，还包括本发明实任意实施例所述的电子设备。
具体的，安装在除草机器人上的电子设备可以执行本发明任意实施例所述的一种障碍物识别方法的相关操作。
其中，机器人本体可以包括左右两个主动动轮，可分别由电机驱动，电机可以为带减速箱和带霍尔传感器的无刷电机。机器人本体通过控制两个主动动轮的速度、方向实现向前、后退、转弯及圆弧等行驶操作。机器人本体还包括万向轮、摄像机和可充放电池，其中，万向轮起支撑平衡作用。摄像机安装于机器人的指定位置，与水平方向成预设夹角，以拍摄候选除草区域图像。可充放电池用于提供电源，供机器人工作。
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 (10)

1.一种障碍物识别方法，其特征在于，包括：
根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；
获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；
根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域，包括：
根据所述候选除草区域图像的颜色信息获取所述候选除草区域图像的颜色分割图像；
对所述颜色分割图像进行形态学处理，并从形态学处理后的颜色分割图像中确定预设颜色的区域为候选障碍物区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述候选除草区域图像的色度信息包括：
根据所述候选除草区域图像的颜色信息获取所述候选除草区域图像的最低色度分割值和最高色度分割值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述轮廓信息包括：范围信息、粗糙度信息、草地像素点占比和色度有效像素占比中的至少一种；所述明度信息包括：曝光状态像素个数和/或非曝光状态白色像素个数；
根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物，包括：
若所述最低色度分割值小于预设第一色度分割阈值，且所述最高色度分割值大于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第一信息判断条件或根据所述轮廓信息、所述明度信息和所述预设第一信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物；
若所述最低色度分割值大于等于预设第一色度分割阈值，或所述最高色度分割值小于等于预设第二色度分割阈值，则根据所述轮廓信息和预设第二信息判断条件或根据所述明度信息和所述预设第二信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述轮廓信息和预设第一信息判断条件或根据所述轮廓信息、所述明度信息和所述预设第一信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物，包括：
若所述范围信息小于预设第一范围阈值，且所述草地像素点占比小于预设第一草地像素点占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第一粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述色度有效像素占比小于预设第一色度有效像素占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第二粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述曝光状态像素个数大于预设第一曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第一非曝光状态白色像素阈值，且所述色度有效像素占比小于预设第二色度有效像素占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第三粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述范围信息小于预设第二范围阈值，且所述草地像素点占比小于预设第二草地像素点占比阈值，且所述粗糙度信息小于预设第四粗糙度阈值，且所述曝光状态像素个数大于预设第二曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第二非曝光状态白色像素阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述轮廓信息和预设第二信息判断条件或根据所述明度信息和所述预设第二信息判断条件确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物，包括：
若所述粗糙度信息小于预设第五粗糙度阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述曝光状态像素个数大于预设第三曝光状态像素个数阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物；
若所述曝光状态像素个数大于预设第四曝光状态像素个数阈值，且所述非曝光状态白色像素个数大于预设第三非曝光状态白色像素阈值，则确定所述候选除草区域图像中存在障碍物。
7.一种障碍物识别装置，其特征在于，包括：
候选障碍物区域确定模块，用于根据候选除草区域图像的颜色信息确定所述候选除草区域图像中的候选障碍物区域；
信息获取模块，用于获取所述候选障碍物区域的轮廓信息和所述候选除草区域图像的色度信息和明度信息；
障碍物确定模块，用于根据所述轮廓信息、所述色度信息或根据所述轮廓信息、所述色度信息和所述明度信息，确定所述候选除草区域图像中是否存在障碍物。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的障碍物识别方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的障碍物识别方法。
10.一种除草机器人，包括机器人本体，其特征在于，还包括如权利要求8中所述的电子设备。
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