基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法及系统，包括：图像采集步骤：由浇灌车上的拍摄图像，并由上位机截取摄像头画面；图像处理步骤：提取画面中绿化带植株颜色特征，并依次进行图像二值化、高斯模糊降噪处理；目标区域识别步骤：对经过处理后的图像判断有无目标区域，若没有，返回图像采集步骤，若有，则进入目标区域大小步骤；目标区域大小步骤：判断目标区域大小是否大于等于100000像素；执行步骤：目标区域大小判断完成后，通过高电频驱动浇灌车辆进行相应模式浇灌，由管理界面实时输出浇灌情况。本发明专利技术能够提升灌溉效率，从而实现自动精确的绿化带维护灌溉。从而实现自动精确的绿化带维护灌溉。从而实现自动精确的绿化带维护灌溉。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法及系统


[0001]本专利技术涉及绿化带浇灌
，具体地，涉及一种基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法及系统。

技术介绍

[0002]城市道路边经常能看到洒水车上工人在为绿化带浇水，作为道路绿化带茁壮成长、城市绿色发展的保障，浇灌车被广泛运用于城市各种道路绿化的浇灌工作。在查阅资料后，发现尤其新种下的幼苗在前三年需要持续高频率的浇灌，且目前完成这项工作主要由工人手持喷管跟随洒水车作业，绿化人员的工作单一且重复。在自动化高度发达的今天，这项工作有可能交给机器来自动完成，这样不仅能优化绿化工人的工作流程，更能减轻他们的工作压力；另一方面，更能够通过科学地水资源分配节省资源，解决现实社会需求。
[0003]参照图2所示，为城市道路绿化设计标准示意图，经过实地观察与向有关部门的调研，发现道路绿化带中以大段密集的矮小灌木与单株隔离空间大约为6米的较高乔木为主，而浇灌车的主要浇灌对象是矮小的、新种植的灌木或乔木幼苗，种类集中且颜色、形态相似。
[0004]而随着信号处理理论与计算机的出现，人们可以用摄像头获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程。通过设置参数和训练模型，计算机能够很好地对具有统一特点的事物进行识别和区分。因此，我们开始探索设计一台自动化的浇灌车，通过摄像头的图像实时获取、上下位机串口通讯，驱动浇灌臂定位浇水来实现道路绿化带浇灌的自动化。
[0005]目前调查文献得知，图像识别方面，山东农业大学学生设计了烟草图象识别的模型<br/>[1]，但其主要目的是对于静态固定的区域进行烟草浇灌，与我们道路绿化浇灌车的概念不同，但这证明了使用图像识别技术以及浇灌车使用的可行性，我们可以对这一方法加以改进，重庆科技大学也有关于道路绿植浇灌自动化的项目
[2]，所以我们可以将图像识别的重点放在根据绿颜色像素点的处理来实现绿化带植物的识别。国外也有相关植物识别研究，如《Detecting Trees in Street Images via Deep Learning With Attention Module》
[6]论文是使用深度学习网络完成对道路边树的识别，其中实验使用光强稳定器也给本文研究对于光强影响提供了一定的启示；另一篇《An Assessment of Water Requirements,Water Sources and Irrigation Technology Options for Malawi's Green Belt Irrigation(GBI)Programme》对绿化带灌溉所需用水进行了分析。
[0006]依据烟草识别的报告
[1]，以及在2019年，我国绿化部门根据《标准制修订计划文件》(建标标便〔2019〕21号)，组织中国城市规划设计研究院等单位起草的行业标准《城市道路绿化设计标准(征求意见稿)》的反馈意见：道路绿化应以乔木为主，乔木、灌木、地被植物相结合的方式种植，密集种植的绿化带植物高度一般不会超过6米，枝叶的颜色特征是能够轻松获取的，而目前道路侧面绿化带土壤厚度以灌木为主，且高度必须小于60cm，土壤厚度(绿化带底高度)大于50cm。因此我们发现通过图像识别道路绿化带植物是一种可行方法。
此外，目前常见的绿化带浇灌方式是人工漫灌，这不仅浪费人力，增加灌溉成本，也降低了作业效率和水资源利用率。鉴于现在农田中都主要使用微灌、喷灌、滴灌的节约浇灌方式，经过实验，我们认为喷灌相对可行性在浇灌车上最高。但目前在田地中使用喷灌等装置在调查后发现仍存在一些问题：固定式安装需要大量的设备才能实现覆盖，并且缺乏灵活性；而在绿化带中增设规模庞大的浇灌管道，其中的建设资金与维护资金缺乏可行性。
[0007]综上，我们需要建立一个识别能力强、浇灌方式有效且适配于传统浇灌车的灵活绿化带浇灌装置。
[0008][1]范连祥.基于机器视觉技术的烟草智能浇水机的研制[D].山东农业大学,2017(3)；
[0009][2]王增娣，薛林.基于液压机械手的绿化带自动浇灌装置设计[J].机械工程与自动化,2012(6):83
‑
85；
[0010][3]黄彦铭，宁媛.基于云平台的智能浇水系统设计[J].智能计算机与应用,2020(10):189
‑
192；
[0011][4]新浪爱问共享资料.质心计算质点计算公式[DB/OL]https://wenku.so.com/d/6ca2e7ae2298a0e1f7657e607c6fe21b.2021；
[0012][5]王双，韩冰冰.烟草移栽机浇水系统的设计[J].信阳农业高等专科学校学报,2013(2):104
‑
105；
[0013][6]Q.Xie,D.Li,Z.Yu,J.Zhou and J.Wang,"Detecting Trees in Street Images via Deep Learning With Attention Module,"in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,vol.69,no.8,pp.5395
‑
5406,Aug.2020,doi:10.1109/TIM.2019.2958580.
[0014]公开号为CN110989601A的专利技术专利，公开了一种基于图像识别的道路绿化带修剪机，在现有修剪机基础上，在支撑立柱的下端设有能够驱动支撑立柱左右移动的电动横移结构，底板下段设有右车侧靠板右侧且处于右车侧靠板右侧的部分伸出承载车体，底板伸出承载车体的部分设有下寻线摄像头，电动修剪头上设有绿化带摄像头，而设置一个控制器分别与电动横移结构、下寻线摄像头和绿化带摄像头电性连接且分别接收下寻线摄像头和绿化带摄像头的视频信号，控制器以图像识别算法分别识别出两个视频信号中的道路白线和绿化带障碍物且控制电动横移结构，以横向调节电动修剪头。
[0015]公开号为CN105766560A的专利技术专利，公开了一种具有智能识别功能的洒水车，包括洒水车和设置在洒水车上的智能控制系统，所述智能控制系统包括红外传感器、超声波传感器、滤波电路、放大电路、模数转换电路、图像采集设备、DSP和开关控制电路，所述红外传感器和超声波传感器检测到的信号依次经滤波电路、放大电路和模数转换电路传输至DSP，所述图像采集设备采集的信息传输至DSP，所述DSP的输出指令通过开关控制电路控制洒水车出水口处的开关。

技术实现思路

[0016]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法及系统。
[0017]根据本专利技术提供的一种基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法及系统，所述方
案如下：
[0018]第一方面，提供了一种基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，所述方法包括：
[0019]图像采集步骤：由浇灌车上的拍摄图像，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，其特征在于，包括：图像采集步骤：由浇灌车上的拍摄图像，并由上位机截取摄像头画面；图像处理步骤：提取画面中绿化带植株颜色特征，并依次进行图像二值化、高斯模糊降噪处理；目标区域识别步骤：对经过处理后的图像判断有无目标区域，若没有，返回图像采集步骤，若有，则进入目标区域大小步骤；目标区域大小步骤：判断目标区域大小是否大于等于100000像素；执行步骤：目标区域大小判断完成后，通过高电频驱动浇灌车辆进行相应模式浇灌，由管理界面实时输出浇灌情况。2.根据权利要求1所述的基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，其特征在于，所述目标区域大小步骤具体包括：判断目标区域大小是否大于等于100000像素；若大于，则获取目标区域质心位置，判定质心在图像分割的四块区域中的位置，灌溉车运行时需要对不同位置质心进行跟踪，然后进行上位机与下位机的通信。3.根据权利要求2所述的基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，其特征在于，所述上位机与下位机的通信包括：将识别到的绿色图像质心区域分为四块，将摄像头分辨率设置为640*480，故据此质心所在区域分为水平0～320,竖直240～480；水平0～320,竖直0～240；水平320～640,竖直240～480；水平320～640,竖直0～240这四种情况；定义四个函数，根据四种质心位置区间，上位机程序在循环结构中不断判断质心所处位置在A/B/C/D区域，向下位机发送四种不同的串口信号，再由下位机引脚输出驱动信号，经放大电路驱动浇灌车内的水泵与浇灌臂舵机，进行四种模式不同角度的转动。4.根据权利要求3所述的基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，其特征在于，所述上位机对质心位置判断后由串口通讯驱动下位机，从而实现对绿植的主要所在区域进行定位的来回喷灌，在下位机程序横向来回浇灌的基础上增添纵向25度的来回浇灌；进行质心位置处于水平0～320,竖直0～240；水平320～640,竖直0～240两种情况的浇灌时，将纵轴角度最小值设置为水平向上30度。5.根据权利要求3所述的基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，其特征在于，在上位机中加入绿植面积判断功能，当识别到的绿色像素点多于100000个时，舵机进行对该角度范围多量喷灌，其中，底部舵机转动四次，水泵马达转速最高；反之，绿色像素点小于100000时，舵机则进行较少量喷灌，此时，底部舵机转动次数、水泵马达转速为多量情况的一半。6.根据权利要求1所述的基于图像处理的道路绿化带自动浇灌方法，其特征在于，所述图像处理步骤中提取画面中绿化带植株颜色特征，通过识别植物颜色，对绿化带进行浇灌，运用Matpl...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡之恒，陆广琴，
申请(专利权)人：上海市金山区青少年活动中心，
类型：发明
国别省市：