【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农物播种，尤其涉及一种车路云协同感知的智能播种系统和方法。
技术介绍
1、随着农业现代化进程的加快，农作物播种机的应用越来越广泛。现有的播种机通常依赖于单一车辆上的传感器进行作业，但由于农田环境复杂多变，这种单点感知方式往往难以准确获取农田信息，导致播种精度不高，影响农作物生长质量和产量。
技术实现思路
1、基于上述问题，本专利技术提供一种车路云协同感知的智能播种系统和方法，旨在解决现有技术中播种精度不高影响农作物生长质量和产量等技术问题。
2、本专利技术提供一种车路云协同感知的智能播种系统，包括播种机、路测感知模块和云端，播种机包括车端感知模块、预处理模块、导航模块、数据收发模块；
3、车端感知模块，用于采集播种机的周边环境数据；
4、导航模块，用于获取播种机的定位数据；
5、预处理模块，连接车端感知模块，用于对采集的播种机的周边环境数据进行预处理；
6、数据收发模块，连接预处理模块，用于将预处理后的播种机的周边环境数据和定位数据发送给云端；
7、路测感知模块，用于采集土壤数据和气象数据，并将土壤数据和气象数据发送给云端；
8、云端，用于融合播种机的周边环境数据、定位数据、土壤数据和气象数据，产生播种路径规划和播种策略，并将播种策略和播种路径规划转化成播种控制命令下发给数据收发模块；
9、播种机用于根据播种控制命令执行播种行为。
10、进一步的，还包括状态采集
11、数据收发模块，连接状态采集模块，用于将播种状态数据反馈给云端；
12、云端，用于融合周边环境数据、定位数据、土壤数据、气象数据以及播种状态数据动态更新播种策略。
13、进一步的，车端感知模块包括图像采集单元、激光雷达和毫米波雷达；
14、图像采集单元，用于采集播种机周边的环境图像数据；
15、激光雷达，用于采集播种机周边的第一点云数据；
16、毫米波雷达，用于采集播种机周边的第二点云数据；、
17、预处理模块包括：
18、第一处理单元，用于基于环境图像数据和第一点云数据识别出第一目标对象；
19、第二处理单元，连接第一处理单元，用于基于第二点云数据对第一目标对象进行过滤得到第二目标对象；
20、预处理后的播种机的周边环境数据包括第二目标对象的状态数据；
21、云端，用于根据定位数据和第二目标对象的状态数据动态更新播种路径规划。
22、进一步的，图像采集单元采集二维的环境图像数据；
23、第一处理单元包括：
24、区域识别单元，用于对二维的环境图像数据进行语义分割和类别标注，得到语义识别结果；
25、第一检测子单元，用于基于语义识别结果识别出二维目标对象，并对识别出的二维目标对象生成二维包围框；
26、第二检测子单元，用于融合点云数据和语义识别结果识别出三维目标对象，并对识别出的三维目标对象生成三维包围框；
27、筛选子单元，分别连接第一检测子单元和第二检测子单元，用于筛选出相互匹配的二维包围框和三维包围框，并将筛选出的三维包围框对应的三维目标对象作为第一目标对象。
28、进一步的，第二处理单元包括：
29、对象识别子单元，用于基于第二点云数据识别出第三目标对象；
30、对象确定子单元，连接对象识别子单元，用于根据识别出的第三目标对象对第一目标对象进行筛选，将筛选结果确定为第二目标对象。
31、一种车路云协同感知的智能播种方法，使用前述的一种车路云协同感知的智能播种系统，包括：
32、步骤a1，采集播种机的周边环境数据和定位数据，对采集的播种机的周边环境数据进行预处理，以及采集土壤数据和气象数据；
33、步骤a2，将预处理后的播种机的周边环境数据和定位数据发送给云端，以及将土壤数据和气象数据发送给云端；
34、步骤a3，云端融合播种机的周边环境数据、定位数据、土壤数据和气象数据，产生播种策略和播种路径规划；
35、步骤a4，云端将播种策略和播种路径规划转化成播种控制命令下发给播种机；
36、步骤a5，播种机根据播种控制命令执行播种行为。
37、进一步的，还包括：
38、步骤a6，实时采集播种机的播种状态数据，并将播种状态数据反馈给云端；
39、在步骤a3中，云端融合周边环境数据、定位数据、土壤数据、气象数据以及播种状态数据动态更新播种策略。
40、进一步的，在步骤a1中，播种机的周边环境数据包括环境图像数据、激光雷达采集的第一点云数据和毫米波雷达采集的第二点云数据；
41、步骤a1中，对采集的播种机的周边环境数据进行预处理的过程包括：
42、步骤a11，基于环境图像数据和第一点云数据识别出第一目标对象；
43、步骤a12，基于第二点云数据对第一目标对象进行过滤得到第二目标对象；
44、在步骤a1中，预处理后的播种机的周边环境数据包括第二目标对象的状态数据；
45、在步骤a3中，云端根据定位数据和第二目标对象的状态数据动态更新播种路径规划。
46、进一步的，步骤a1中，采集二维的环境图像数据；
47、步骤a11包括：
48、步骤a111，对二维的环境图像数据进行语义分割和类别标注，得到语义识别结果；
49、步骤a112，基于语义识别结果识别出二维目标对象，并对识别出的二维目标对象生成二维包围框；
50、步骤a113，融合点云数据和语义识别结果识别出三维目标对象，并对识别出的三维目标对象生成三维包围框；
51、步骤a114，筛选出相互匹配的二维包围框和三维包围框，并将筛选出的三维包围框对应的三维目标对象作为第一目标对象。
52、进一步的，步骤a12包括：
53、步骤a121，基于第二点云数据识别出第三目标对象；
54、步骤a122，根据识别出的第三目标对象对第一目标对象进行筛选，将筛选结果确定为第二目标对象。
55、本专利技术的有益技术效果在于：通过结合车端感知信息、路侧端感知信息以及云端存储的农田数据，有效提升播种机对农田环境的感知准确性，进而提高播种精度，能够实现精准播种、自动导航和田间管理，提高播种效率和作物产量。
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1.一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，包括播种机、路测感知模块和云端，所述播种机包括车端感知模块、预处理模块、导航模块、数据收发模块；
2.如权利要求1所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，状态采集模块，用于实时采集所述播种机的播种状态数据；
3.如权利要求2所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，所述车端感知模块包括图像采集单元、激光雷达和毫米波雷达；
4.如权利要求3所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，所述图像采集单元采集二维的所述环境图像数据；
5.如权利要求3所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，所述第二处理单元包括：
6.一种车路云协同感知的智能播种方法，其特征在于，使用如权利要求1-5任意一项所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，包括：
7.如权利要求6所述的一种车路云协同感知的智能播种方法，其特征在于，还包括：
8.如权利要求6所述的一种车路云协同感知的智能播种方法，其特征在于，在所述步骤A1中，所述播种机的周边环
9.如权利要求8所述的一种车路云协同感知的智能播种方法，其特征在于，所述步骤A1中，采集二维的所述环境图像数据；
10.如权利要求8所述的一种车路云协同感知的智能播种方法，其特征在于，所述步骤A12包括：
...【技术特征摘要】
1.一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，包括播种机、路测感知模块和云端，所述播种机包括车端感知模块、预处理模块、导航模块、数据收发模块；
2.如权利要求1所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，状态采集模块，用于实时采集所述播种机的播种状态数据；
3.如权利要求2所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，所述车端感知模块包括图像采集单元、激光雷达和毫米波雷达；
4.如权利要求3所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，所述图像采集单元采集二维的所述环境图像数据；
5.如权利要求3所述的一种车路云协同感知的智能播种系统，其特征在于，所述第二处理单元包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：景涛，任强，刘剑，董磊，王江涛，
申请(专利权)人：普华基础软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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