[发明专利]智能农机作业管理方法及系统

权利要求书

1.一种智能农机作业管理方法，其特征在于，包括：

获取无人机采集的多个地块局部图像，以及地块局部图像对应的无人机位姿信息；

根据对应的无人机位姿信息，对所有地块局部图像进行拼接，得到地块图像；

将所述地块图像和用户标注的作业区域关键点，输入训练后的语义分割网络模型，得到作业区域；

根据所述作业区域确定路径规划结果，并将所述路径规划结果发送至智能农机；

其中，所述语义分割网络模型，根据部分已标注作业区域的农田图像和部分未标注作业区域的农田图像，结合人工标注作业区域关键点，进行训练后得到。

2.根据权利要求1所述的智能农机作业管理方法，其特征在于，所述将所述地块图像和用户标注的作业区域关键点，输入训练后的语义分割网络模型，得到作业区域，包括：

将所述地块图像输入语义分割网络模型的编码网络进行特征提取；

将对应关键点生成的高斯图与编码网络提取的中间特征进行融合，输入第二特征提取网络；

将所述第二特征提取网络的输出特征和编码网络提取的高层特征进行融合，输入解码网络，输出作业区域识别结果。

3.根据权利要求2所述的智能农机作业管理方法，其特征在于，所述将所述地块图像输入训练后的语义分割网络模型，得到作业区域之前，还包括：

获取部分已标注作业区域的地块图像，以及部分未标注作业区域的地块图像，作为训练样本，所有地块图像均标注有作业区域关键点；

将已标注作业区域的地块图像输入语义分割网络模型的编码网络进行特征提取；

将对应关键点生成的高斯图与编码网络提取的中间特征进行融合，输入第二特征提取网络；

将所述第二特征提取网络的输出特征和编码网络提取的高层特征进行融合，输入解码网络，输出作业区域识别结果；

根据作业区域识别结果和已标注的作业区域计算损失值，对语义分割网络模型的参数进行更新；

将未标注作业区域的地块图像输入语义分割网络模型的编码网络进行特征提取；

将对应关键点生成的高斯图与编码网络提取的中间特征进行融合，输入第二特征提取网络；

根据所述第二特征提取网络的输出特征和编码网络提取的高层特征，计算交互点损失，对语义分割网络模型的编码网络和第二特征提取网络进行参数更新。

4.根据权利要求1所述的智能农机作业管理方法，其特征在于，所述将所述地块图像和用户标注的作业区域关键点，输入训练后的语义分割网络模型之前，还包括：

通过人机界面，接收用户通过单击地块图像标注的作业区域关键点。

5.根据权利要求1所述的智能农机作业管理方法，其特征在于，所述将所述路径规划结果发送至智能农机之前，还包括：

接收用户通过网页平台或客户端软件对所述路径规划结果进行的修改，相应地，将修改后的路径规划结果发送至智能农机。

6.根据权利要求1所述的智能农机作业管理方法，其特征在于，将所述路径规划结果发送至智能农机之后，还包括：

获取智能农机作业过程中的状态参数，并在人机界面进行展示：

其中，所述状态参数包括，车轮转角、车辆位置、车辆的姿态、作业路径编号和作业质量等级中任意一种，所述人机界面包括网页平台。

7.根据权利要求1或6所述的智能农机作业管理方法，其特征在于，获取地块图像的路径规划结果之后，或者获取智能农机作业过程中的状态参数，并在人机界面进行展示之后，还包括：

通过人机界面接收用户输入的配置参数，将所述配置参数发送至所述智能农机，以用于所述智能农机应用所述配置参数；

其中，所述配置参数包括车速、发动机转速、作业机升降高度和输出动力值中任意一种，所述人机界面包括网页平台。