[发明专利]结合多光谱和地表语义的作业规划方法、装置及设备在审
| 申请号: | 201980033739.3 | 申请日: | 2019-11-04 |
| 公开(公告)号: | CN112204569A | 公开(公告)日: | 2021-01-08 |
| 发明(设计)人: | 刘志鹏;李鑫超 | 申请(专利权)人: | 深圳市大疆创新科技有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06Q10/06 |
| 代理公司: | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人: | 刘戈 |
| 地址: | 518057 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 结合 光谱 地表 语义 作业 规划 方法 装置 设备 | ||
1.一种结合多光谱和地表语义的作业规划方法,其特征在于,包括:
获得地表目标区域的多光谱图像;
根据所述多光谱图像,获得所述地表目标区域的诊断信息和包含地表语义信息的第一特征图;
根据所述诊断信息和所述第一特征图,生成所述地表目标区域的作业规划。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多光谱图像,获得所述地表目标区域的诊断信息,包括:
根据所述多光谱图像的部分光谱信息,计算所述地表目标区域的诊断信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多光谱图像,获得所述地表目标区域的诊断信息包括:
使用预训练的第一神经网络模型处理所述多光谱图像,以生成表征所述地表目标区域各个位置点的诊断信息的第二特征图。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多光谱图像,获得包含地表语义信息的第一特征图,包括:
使用预训练的第二神经网络模型处理所述多光谱图像,获得包含地表语义信息的第一特征图。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多光谱图像,获得包含地表语义信息的第一特征图,包括:
根据所述多光谱图像中部分光谱信息,获得包含地表语义信息的第一特征图。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述部分光谱信息包括红光谱、绿光谱和蓝光谱的信息。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多光谱图像,获得包含地表语义信息的第一特征图,包括:
根据所述多光谱图像以及所述地表目标区域的深度图,获得包含地表语义信息的第一特征图。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述诊断信息和所述第一特征图,生成所述地表目标区域的作业规划,包括:
根据所述诊断信息和所述第一特征图,确定作业位置与作业量的对应关系;
根据所述作业位置与作业量的对应关系,生成所述地表目标区域的作业规划。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述诊断信息包括至少一个区域分别的诊断信息;
所述根据所述诊断信息和所述第一特征图,确定作业位置与作业量的对应关系,包括:
根据所述至少一个区域分别的诊断信息以及所述第一特征图,确定作业位置与诊断信息的对应关系;
根据作业位置与诊断信息的对应关系,以及不同诊断信息等级与作业量的对应关系,按照作业量线性过渡的策略,得到作业位置与作业量的对应关系。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述诊断信息为表征所述地表目标区域各个位置点的诊断信息的第二特征图;
所述根据所述诊断信息和所述第一特征图,确定作业位置与作业量的对应关系,包括:
根据所述第二特征图以及所述第一特征图,确定作业位置与诊断信息的对应关系;
根据所述作业位置与诊断信息的对应关系以及不同诊断信息与作业量的对应关系,得到作业位置与作业量的对应关系。
11.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述作业位置与作业量的对应关系,生成所述地表目标区域的作业规划,包括:
在目标图像中标注所述作业位置与作业量的对应关系,生成所述地表目标区域的作业规划图。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述目标图像包括下述中的一种或多种:
全黑图像、全白图像、所述多光谱图像或所述多光谱图像中部分光谱信息对应的图像。
13.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,所述诊断信息包括病虫害分布的诊断信息,所述作业规划图为施药规划图。
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