【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能农业，尤其涉及一种应用于农业种植的智能播种方法与装置。
技术介绍
1、我国作为一个农业大国，积极推进农业技术发展对我国而言至关重要。传统的农业播种方法主要依赖人工操作，存在播种质量不稳定、效率低下等问题。同时，由于无法实时获取环境信息和作物生长数据，导致播种参数调整不及时，影响作物生长和产量。因此，开发一种能够实时获取环境信息和作物生长数据，并据此动态调整播种参数的智能播种系统与方法具有重要意义。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种应用于农业种植的智能播种方法，以提高播种质量和效率，优化作物生长环境，为现代农业的可持续发展提供有力支持。
2、本专利技术提供一种应用于农业种植的智能播种方法，该方法包括：
3、步骤s1：获取待筛选种子的种子图像，提取所述种子图像中的图像特征，将所述图像特征与预设数据库中各种类的各等级种子的模板图像特征进行匹配查询，以获取符合预设筛选要求的种子；
4、步骤s2：采用基于优先级的往复式覆盖算法进行播种路径规划；
5、步骤s3：根据播种路径规划，将筛选后的种子按照预设的播种间距和深度进行播种；
6、步骤s4：在播种过程中，通过传感器检测障碍物，当检测到障碍物时，根据障碍物的位置和大小，调整播种路径进行播种。
7、优选地，所述提取所述种子图像中的图像特征，包括：
8、基于卷积神经网络模型进行训练，利用训练好的模型提取所述种子图像中的图像特
9、优选地，所述将所述图像特征与预设数据库中各种类的各等级种子的模板图像特征进行匹配查询，以获取符合预设筛选要求的种子，包括：
10、计算所述图像特征与符合所述预设筛选要求的模板图像的特征向量相似度；
11、判断所述特征向量相似度是否大于预设阈值；
12、若是，则所述图像特征对应的待筛选种子为符合所述预设筛选要求的种子。
13、优选地，所述步骤s2包括：
14、步骤s2.1：将待播种区域分为若干数量的子播种区域，每个子播种区域对应一个播种任务；
15、步骤s2.2：对每个子播种区域分配一个优先级；
16、步骤s2.3：从最高优先级的区域开始，沿着预定的路径开始播种，完成一条路径后，返回起始点，按相反方向在低优先级区域上进行往复式覆盖。
17、优选地，所述步骤s3包括：根据播种路径规划，将筛选后的种子按照预设的播种间距和深度进行播种，在播种过程中，根据实时环境信息和作物生长数据，动态调整播种参数。
18、优选地，所述实时环境信息包括：土壤湿度、土壤温度、光照强度；
19、所述作物生长数据包括：作物的高度、叶片颜色、生长速度。
20、与现有技术相比，本专利技术提供的一种应用于农业种植的智能播种方法具有如下有益效果：本专利技术通过获取种子图像进行筛选，采用基于优先级的往复式覆盖算法进行播种路径规划，并根据实时环境信息和作物生长数据动态调整播种参数，实现精准、高效的播种过程。提高播种质量和效率，优化作物生长环境，为现代农业的可持续发展提供有力支持。
21、本专利技术还提供一种应用于农业种植的智能播种系统，该系统包括：
22、种子预筛选模块，用于获取待筛选种子的种子图像，提取所述种子图像中的图像特征，将所述图像特征与预设数据库中各种类的各等级种子的模板图像特征进行匹配查询，以获取符合预设筛选要求的种子；
23、播种路径规划模块，用于采用基于优先级的往复式覆盖算法进行播种路径规划；
24、播种模块，用于根据播种路径规划，将筛选后的种子按照预设的播种间距和深度进行播种；
25、避障模块，用于在播种过程中，通过传感器检测障碍物，当检测到障碍物时，根据障碍物的位置和大小，调整播种路径进行播种。
26、优选地，所述提取所述种子图像中的图像特征，包括：
27、基于卷积神经网络模型进行训练，利用训练好的模型提取所述种子图像中的图像特征，所述图像特征包括形状特征、颜色特征和纹理特征。
28、优选地，所述将所述图像特征与预设数据库中各种类的各等级种子的模板图像特征进行匹配查询，以获取符合预设筛选要求的种子，包括：
29、计算所述图像特征与符合所述预设筛选要求的模板图像的特征向量相似度；
30、判断所述特征向量相似度是否大于预设阈值；
31、若是，则所述图像特征对应的待筛选种子为符合所述预设筛选要求的种子。
32、优选地，所述播种路径规划模块包括：
33、区域划分单元，用于将待播种区域分为若干数量的子播种区域，每个子播种区域对应一个播种任务；
34、优先级分配单元，用于对每个子播种区域分配一个优先级；
35、往复式覆盖单元，用于从最高优先级的区域开始，沿着预定的路径开始播种，完成一条路径后，返回起始点，按相反方向在低优先级区域上进行往复式覆盖。
36、与现有技术相比，本专利技术提供的一种应用于农业种植的智能播种系统的有益效果与上述技术方案所述一种应用于农业种植的智能播种方法的有益效果相同，在此不做赘述。
37、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
7.一种应用于农业种植的智能播种系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的一种应用于农业种植的智能播种系统，其特征在于，
9.根据权利要求7所述的一种应用于农业种植的智能播种系统，其特征在于，
10.根据权利要求7所述的一种应用于农业种植的智能播种系统，其特征在于，
【技术特征摘要】
1.一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的一种应用于农业种植的智能播种方法，其特征在于，
...【专利技术属性】
技术研发人员：马志凯，赵建国，霍倩，谷利敏，尹宝重，甄文超，索雪松，
申请(专利权)人：河北农业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。