[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

说明书

本申请公开了一种目标对象类型的确定方法及装置、植保方法、植保系统。其中，该方法包括：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目标区域内目标对象的第二图像信息，其中，第二图像采集装置与目标对象的相对距离小于第一图像采集装置与目标对象的相对距离；依据第一图像信息确定目标对象在目标区域的分布信息，并依据第二图像信息确定目标对象的类型。本申请解决了无人驾驶设备不能识别杂草种类以及杂草分布，造成了农药的浪费，除草效率较低的技术问题。

技术领域

本申请涉及农业自动化领域，具体而言，涉及一种目标对象类型的确定方法及装置、植保方法、植保系统。

背景技术

现有技术中，农户对农作物喷洒农药除草时，可以人为判断杂草类型与杂草密度，从而确定药品种类以及药品剂量喷洒农药。而无人驾驶设备在喷洒农药的过程中，一般会忽略杂草的密度及杂草的种类，不能选择合适剂量的农药以及针对杂草种类有针对性的选择农药的种类，造成了农药的浪费，除草效果较差。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种目标对象类型的确定方法及装置、植保方法、植保系统，以至少解决无人驾驶设备不能识别杂草种类以及杂草分布，造成了农药的浪费，除草效率较低的技术问题。

本申请实施例提供了一种目标对象类型确定方法，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目标区域内目标对象的第二图像信息，其中，第二图像采集装置与目标对象的相对距离小于第一图像采集装置与目标对象的相对距离；依据第一图像信息确定目标对象在目标区域的分布信息，并依据第二图像信息确定目标对象的类型。

可选地，依据第二图像信息确定目标对象的类型之前，方法包括：依据第一图像信息确定对目标对象进行类型识别的初步识别结果；确定初步识别结果所指示的类型和依据第二图像信息确定的目标对象的类型是否一致；在两者一致时，确定将依据第二图像信息确定的目标对象的类型作为目标对象的最终识别结果。

可选地，依据第一图像信息确定目标对象在目标区域的分布信息，包括：将第一图像信息输入至第二模型进行分析，得到目标区域中目标对象的分布信息，其中，第二模型为通过多组数据训练得到的，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。

可选地，依据第二图像信息确定目标对象的类型，包括：将第二图像信息输入至第一模型进行分析，得到目标对象的类型，其中，第一模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据包括：样本图像信息和标记样本图像信息中的目标对象的类型的标签。

可选地，上述分部信息包括：目标对象在目标区域中的分布区域和目标对象在各个分布区域的密度。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了另一种目标对象的确定方法，包括：获取图像采集装置采集的目标区域内目标对象的第一图像信息，以及目标区域内目标对象的第二图像信息，其中，第二图像信息的清晰度高于第一图像信息的清晰度；依据第一图像信息确定目标对象在目标区域的分部信息，并依据第二图像信息确定目标对象的类型。

可选地，获取目标区域内目标对象的第二图像信息包括以下至少之一：将第一图像信息放大，得到第二图像信息；将图像采集装置的焦距放大；并在放大焦距后采集目标对象的第二图像信息。