[发明专利]目标对象类型的确定方法及装置、植保方法、植保系统

权利要求书

1.一种目标对象类型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一图像采集装置采集的目标区域的第一图像信息，以及第二图像采集装置采集的所述目标区域内目标对象的第二图像信息，其中，所述第二图像采集装置与所述目标对象的相对距离小于所述第一图像采集装置与所述目标对象的相对距离；

依据所述第一图像信息确定所述目标对象在所述目标区域的分布信息，并依据所述第二图像信息确定所述目标对象的类型；

依据所述第二图像信息确定所述目标对象的类型包括：依据所述第一图像信息确定对所述目标对象进行类型识别的初步识别结果；确定所述初步识别结果所指示的类型和依据所述第二图像信息确定的所述目标对象的类型是否一致；在两者一致时，确定将依据所述第二图像信息确定的所述目标对象的类型作为所述目标对象的最终识别结果；

确定所述分布信息和所述目标对象的类型之后，所述方法还包括：基于所述分布信息和所述类型确定对所述目标对象的第一施药信息，其中，所述第一施药信息包括以下至少之一：药品种类和药品剂量；将所述第一施药信息发送至无人驾驶设备的控制系统；

将所述第一施药信息发送至无人驾驶设备的控制系统之前，所述方法还包括：在所述初步识别结果所指示的类型和依据所述第二图像信息确定的所述目标对象的类型不一致时，依据所述初步识别结果所指示的类型和所述分布信息确定第二施药信息；从所述目标区域的历史数据中查找第三施药信息；确定所述第一施药信息和第三施药信息的第一相似度，以及所述第二施药信息和所述第三施药信息的第二相似度；比较所述第一相似度和第二相似度的大小；将所述第一相似度和第二相似度中的较大者所对应的施药信息发送至所述无人驾驶设备的控制系统。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述第一图像信息确定所述目标对象在所述目标区域的分布信息，包括：

将所述第一图像信息输入至第二模型进行分析，得到所述目标区域中目标对象的分布信息，其中，所述第二模型为通过多组数据训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括：目标区域的图像信息、用于标识图像信息中目标对象的分布信息的标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述第二图像信息确定所述目标对象的类型，包括：

将所述第二图像信息输入至第一模型进行分析，得到所述目标对象的类型，其中，所述第一模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据包括：样本图像信息和标记所述样本图像信息中的目标对象的类型的标签。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，所述分布信息包括：所述目标对象在所述目标区域中的分布区域和所述目标对象在各个所述分布区域的密度。