[发明专利]基于深度学习和ADRC控制的水田除草机自动避苗系统

权利要求书

1.一种基于深度学习和ADRC控制的水田除草机自动避苗系统，包括：

图像采集模块M0，由工控机外接的摄像头传感器及其连接线组成，将摄取的实时视频信息流传送给下一个模块；

基于SSD算法的稻苗检测模块M1，包括稻苗目标检测模型M1.0，稻苗目标检测模型M1.0接受模块M0产生的视频信息流，对其中每一帧图像进行检测识别，生成识别结果，传送给下一个模块；所述识别结果至少包括稻苗坐标信息；

苗线拟合模块M2，接受稻苗目标检测模型M1.0生成的坐标信息，通过稻苗拟合模块拟合出苗列线方程，作为下一个模块输入；

基于ADRC算法的控制模块M3，通过苗线拟合模块M2输入的苗列线信息进行除草轮的位置优化，输出除草轮的目标位置y_r；

所述识别结果包括每一帧图像中每株稻苗周围产生标识稻苗位置的识别框，所述坐标信息是指稻苗所在位置的方形识别框的四个角坐标；

所述苗线拟合模块M2通过四个角坐标计算出中点坐标，所述中点坐标代表稻苗所在位置，然后通过稻苗拟合模块拟合出苗列线方程；

所述控制模块M3中输出除草轮的目标位置y_r根据苗线拟合模块拟合出的苗线优化得到，所述优化按照Max-Min间距优化算法，优化计算的方程为：

其中，x_ij为除草轮与两边苗线的距离，x_ij是y_r的函数，y_r是除草轮的左右移动位移；i为除草轮编号，j＝1时，x_i1表示除草轮i离左边苗线的距离，j＝2时，x_i2表示除草轮i离右边苗线的距离；

上述方程的约束条件为：

d_i是苗线提取后获得的相邻两根苗线的间距。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习和ADRC控制的水田除草机自动避苗系统，其特征在于：控制模块M3中通过ADRC控制器来控制所述除草轮的目标位置y_r，ADRC控制器包括由跟踪微分器、扩张状态观测器和比例微分控制器组成。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的基于深度学习和ADRC控制的水田除草机自动避苗系统，其特征在于：所述基于SSD算法的稻苗检测模块包括以下步骤：

一、建立SSD目标检测算法模型，预训练得到预训练模型；

二、采集稻面图像，构建稻苗图像数据库；

三、在预训练模型基础上训练，得到稻苗目标检测模型；

四、将验证数据输入到稻苗目标检测模型，得到识别结果。

4.根据权利要求3所述的基于深度学习和ADRC控制的水田除草机自动避苗系统，其特征在于：其中步骤一包括以下步骤：

S0：建立SSD目标检测算法模型；

S1：在微软开源的COCO数据集上进行预训练；

S2：通过使用步骤S1中的公开数据集进行预训练得出相应的结构和权重；

S3：得到预训练模型。

5.根据权利要求4所述的基于深度学习和ADRC控制的水田除草机自动避苗系统，其特征在于：其中步骤二包括以下步骤：

S4：通过人工采集的方式，在稻苗水田中采集稻苗图像数据，每张图像包含两个苗列，与除草机械上安装的摄像头传感器获得的稻苗图像信息一致；

S5：需要进行图像预处理；

S6：步骤S5中所包含的图像预处理步骤分别为尺寸归一化、旋转、去除模糊或非感兴趣区域图像；

S7：经过步骤S6预处理之后的图像组成稻苗图像数据库。