[发明专利]一种作物含杂率检测方法、装置、存储介质及终端设备

说明书

本发明提出一种作物含杂率检测方法、装置、存储介质及终端设备，将目标图片作为语义分割模型的输入，语义分割模型输出目标图片的预测结果；其中，目标图片为收获机的采样区的作物对应的图片，预测结果包括目标图片中的各个像素的标签类别；分别依据标签类别的像素的数量确定每一种标签类别的作物的重量；依据每一种标签类别的作物的重量确定作物含杂率。通过自动化检测作物含杂率，摆脱了人工经验的限定，可以及时地、准确地获取含杂率，帮助调整收获机，以降低含杂率，提高收获机的收获作物质量和效率。

技术领域

本发明涉及农业机械领域，具体而言，涉及一种作物含杂率检测方法、装置、存储介质及终端设备。

背景技术

收获机在农业生产中有着极为重要的作用。通过使用收获机可以大大提高农作物的收割效率，缩短收割时间。通过收获机对农作物进行收割时，可能会因为茎秆、枝梗以及破碎壳等导致获得的谷物籽粒中具有杂质。收获机含杂率高的谷物出售价格会降低，给农民带来直接的经济损失。

当前，检测收获机收获谷物的含杂率普遍采用收获机停机后人工肉眼检测的方式，依赖人工经验，其及时性和准确性存在不准确或者不稳定的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种作物含杂率检测方法、装置、存储介质及终端设备，以解决收获机调控依赖人工经验，其及时性和准确性存在不准确或者不稳定的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种作物含杂率检测方法，应用于收获机，所述方法包括：

将目标图片作为语义分割模型的输入，所述语义分割模型输出所述目标图片的预测结果；

其中，所述目标图片为所述收获机的采样区的作物对应的图片，所述预测结果包括所述目标图片中的各个像素的标签类别；

分别依据标签类别的像素的数量确定每一种标签类别的作物的重量；

依据每一种标签类别的作物的重量确定作物含杂率。

相对于现有技术，本发明实施例所提供的一种作物含杂率检测方法，将目标图片作为语义分割模型的输入，语义分割模型输出目标图片的预测结果；其中，目标图片为收获机的采样区的作物对应的图片，预测结果包括目标图片中的各个像素的标签类别；分别依据标签类别的像素的数量确定每一种标签类别的作物的重量；依据每一种标签类别的作物的重量确定作物含杂率。通过自动化检测作物含杂率，摆脱了人工经验的限定，可以及时地、准确地获取含杂率，帮助调整收获机，以降低含杂率，提高收获机的收获作物质量和效率。

可选地，在依据每一种标签类别的作物的重量确定作物含杂率之后，所述方法还包括：判断所述作物含杂率是否超出预设警戒值；若是，则依据超出差值调整所述收获机的上筛间隙、下筛间隙、喂入量、脱粒转速、脱粒间隙以及清选风机转速中的一种或多种；其中，所述超出差值为所述作物含杂率与所述警戒值的差值。从而在作物含杂率过高时调整收获机的上筛间隙、下筛间隙、喂入量、脱粒转速、脱粒间隙以及清选风机转速中的一种或多种，从而起到降低作物含杂率的作用。

可选地，所述分别依据标签类别的像素的数量确定每一种标签类别的作物的重量的步骤，包括：分别确定每一种标签类别对应的像素数量-重量线性方程；将标签类别的像素的数量作为对应的像素数量-重量线性方程的输入，输出标签类别的作物的重量。从而准确获取标签类别对应的作物的重量，从而保障最终作为含杂率的准确性。

可选地，像素数量-重量线性方程的表达式为：M＝a*S+b；其中，M表征作物的重量，S表征像素的数量，a和b为系数。