【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农机设备调度，具体是一种用于农机设备的智能集成控制方法。
技术介绍
1、随着现代农业技术的飞速发展，精准农业和智能农机管理的需求日益增加。传统的农田管理方式常常依赖于人工巡查和经验判断，这种方式不仅效率低下，而且难以实时掌握农田的动态变化。
2、现代农业技术引入了无人机和智能农机设备，通过无人机拍摄的实时区域图像数据，可以快速获取农田的详细信息，包括作物的生长状态、土壤湿度、病虫害情况等，但由于农机设备种类多、实时场景大、种植物种类繁杂等问题，导致现有技术对农机设备以及农田作业需求难以做到精确调度以及精确检测，为此提供一种用于农机设备的智能集成控制方法。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于农机设备的智能集成控制方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种用于农机设备的智能集成控制方法，包括以下步骤：
4、步骤s1、将目标农田划分为若干个作业区域，进而设置若干架无人机生成各个作业区域的实时区域图像数据；
5、步骤s2、根据各个像素之间像素差值，在实时区域图像数据内设置若干个簇，选取各个簇的边缘位置的像素建立边界引导向量，进而根据相邻簇的边界引导向量之间的对应关系，在实时区域图像数据内划分出区域边界线；
6、步骤s3、根据各个作业区域的实时区域图像数据建立农田可视化图以及农田种植链，设置若干个农机设备，根据北斗定位装置获取各个农机设备的实时
7、步骤s4、根据各个作业区域的实时区域图像数据实时更新农田可视化图，并在农田种植链上生成作业需求指针，根据区域边界线在农田可视化图上设置农机行驶道路，进而根据预存的作业需求指针匹配多个农机设备节点，根据匹配结果对各个农机设备节点设置预备农机行驶路线，将各个预备农机行驶路线映射于农机行驶道路进行行驶模拟，进而选取出执行农机设备节点以及农机行驶路线并执行。
8、进一步的，所述实时区域图像数据的生成过程包括：
9、根据目标农田内的农作物种植分布，将目标农田划分为n个面积不一的作业区域，n为大于0的自然数；
10、所述无人机安装有摄像头以及北斗定位装置，对各个摄像头设置固定的拍摄范围，在目标农田的边缘位置选取四个位置记为起始位置，并令各个起始位置斜对角位置的互为终点位置，进而以各个起始位置和终点位置建立四条无人机飞行路线，在无人机飞行的过程中，通过摄像头持续获取其拍摄范围的实时视频数据；
11、设置采集检测周期，进而每当一个采集检测周期开始或结束时，截取上一个采集检测周期生成的实时视频数据片段，并按帧将实时视频数据片段分割成若干份实时区域图像数据。
12、进一步的，在实时区域图像数据内设置若干个簇的过程包括：
13、获取各个实时区域图像数据内各个像素的像素值，建立二维坐标系，将同一个无人机在各个采集检测周期生成的实时区域图像数据，按照时间顺序依次映射于二维坐标系上；
14、设置同簇像素差阈值，进而判断实时区域图像数据内的相邻像素之间的像素差值是否小于等于同簇像素差阈值，若像素差值小于等于同簇像素差阈值，则将对应两个像素记为同一簇，否则不做任何操作。
15、进一步的，所述边界引导向量的建立过程包括：
16、选取各个簇的边缘位置的像素为起始点位，并选取与起始点位之间像素差最大的像素为次级终点点位，进而在各个簇的边缘位置建立若干条边界引导向量；
17、设置夹角阈值以及平面距离阈值，由于相邻簇之间存在公共边界，故相邻簇之间一定存在部分边界引导向量的方向夹角大于夹角阈值，进而获取相邻簇内各个边界引导向量之间的夹角度数以及欧几里得距离，若两个夹角度数大于夹角度数，且欧几里得距离小于等于平面距离阈值，则将对应两个边界引导向量相互匹配，否则不做任何操作。
18、进一步的，在实时区域图像数据内划分区域边界线的过程包括：
19、将各个相互匹配的边界引导向量延长直到相交为止，记相交点为外观边界点，将相邻外观边界点依次连接，进而在各个簇之间生成相应的外观边界线，设置若干个特征指针，所述特征指针用于提取实时区域图像数据中的特征结构以及特征像素值区间；
20、通过各个特征指针对各个簇进行遍历，并根据遍历结果获取各个特征结构以及特征像素值区间，其中特征像素值区间表示对应图像区域的颜色分布或颜色变化特征；
21、对带有同种特征结构以及特征像素值区间的簇设置相同标签，并将带有相同标签且相邻的簇所形成的区域边缘位置的外观边界线合并，进而得到区域边界线。
22、进一步的，所述农田可视化图的建立过程包括：
23、在各个无人机沿着无人机飞行路线到达终点位置的过程中，每当一个采集检测周期结束，根据区域边界线和外观边界线，在各个实时区域图像数据内分割出若干个作业区域图像以及种植物个体图像；
24、根据各个作业区域图像以及种植物个体图像建立农田可视化图，所述农田可视化图内由n个作业可视化区域组成，每个作业可视化区域内包含若干个种植物实时图像模型；
25、所述农作物种植方案记录有各个作业区域的种植物种类、种植初始时间以及管理作业步骤，所述管理作业步骤包括作业内容以及各个作业内容之间的间隔时间，其中作业内容包括作业内容名称以及执行相关作业内容前对应种植物的图像数据；
26、根据农作物种植方案记录以及各个作业区域在农田可视化图中的位置分布，在农田可视化图上建立农田种植链，其中农田种植链由n个作业节点组成；
27、根据各个种植物在执行相关作业内容前图像数据，获取对应种植物在各个作业内容时的特征图像片段，并根据农作物种植方案记录中各个作业区域的种植初始时间以及各个作业内容之间的间隔时间，对各个作业节点分别设置独立的初始检测时间以及若干个最终作业检测时间。
28、进一步的，设置若干个农机设备，所述农机设备设置有北斗定位装置，进而根据北斗定位装置获取各个农机设备的实时位置信息，根据各个农机设备的实时位置信息在农田可视化图上设置若干个农机设备节点，并对各个农机设备节点标注相应的农机设备编号以及可执行作业内容。
29、进一步的，所述作业需求指针的生成过程包括：
30、对于任一个作业节点，从其带有的初始检测时间开始计时，当存在无人机开始采集其对应的作业区域的实时视频数据时，判断当前时间是否到达下一个最终作业检测时间，若未到达，则每当一个采集检测周期结束时，根据上一个采集检测周期生成的实时区域图像数据更新农田可视化图中相应的种植物实时图像模型，进而通过特征图像片段判断种植物实时图像模型是否满足进行下一个作业内容，根据判断结果生成一个作业需求指针；
31、若当前时间未到达下一个最终作业检测时间，但带有“可执行下一个作业内容”标注的植物实时图像模型本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，所述实时区域图像数据的生成过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，在实时区域图像数据内设置若干个簇的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，所述边界引导向量的建立过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，在实时区域图像数据内划分区域边界线的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，所述农田可视化图的建立过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，设置若干个农机设备，所述农机设备设置有北斗定位装置，进而根据北斗定位装置获取各个农机设备的实时位置信息，根据各个农机设备的实时位置信息在农田可视化图上设置若干个农机设备节点，并对各个农机设备节点标注相应的农机设备编号以及可
8.根据权利要求7所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，所述作业需求指针的生成过程包括：
9.根据权利要求8所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，预备农机行驶路线进行行驶模拟的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，所述实时区域图像数据的生成过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，在实时区域图像数据内设置若干个簇的过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，所述边界引导向量的建立过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于农机设备的智能集成控制方法，其特征在于，在实时区域图像数据内划分区域边界线的过程包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于农机设备的智...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁达，张益静，王东涛，樊昱，张铁军，刘文平，刘岳林，王颖，肖名涛，王金良，
申请(专利权)人：湖南汽车工程职业学院，
类型：发明
国别省市：
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