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申请/专利权人：北京农业智能装备技术研究中心

摘要：本发明实施例提供一种农田地头自动识别方法及系统，包括：获取农田地头图像；将农田地头图像输入至地头识别网络模型，根据地头识别网络模型的输出结果，获得农田地头图像对应的农田作业环境类别；其中，地头识别网络模型是根据带有农田作业环境类别标签的农田地头图像样本进行训练后获得的；农田作业环境类别包括无作物农田、有作物农田、绿色植被地头、黄色植被地头、裸露土壤地头以及人工设施地头。本发明实施例提供的农田地头自动识别方法及系统，基于深度学习的对农机作业场景下的农田地头图像进行识别，能准确的获知当前农机作业的作业环境，实时性好，能为智能农机的地头环境自主感知提供可行的技术解决方案。

主权项：1.一种农田地头自动识别方法，其特征在于，包括：获取农田地头图像；将所述农田地头图像输入至地头识别网络模型，根据所述地头识别网络模型的输出结果，获得所述农田地头图像对应的农田作业环境类别；其中，所述地头识别网络模型是根据带有农田作业环境类别标签的农田地头图像样本进行训练后获得的；所述农田作业环境类别包括无作物农田、有作物农田、绿色植被地头、黄色植被地头、裸露土壤地头以及人工设施地头；所述地头识别网络模型是基于MobileNetV2构建的；所述地头识别网络模型的网络结构包括依次连接的输入层、第一卷积模块、InvertedResidualBlock模块、第二卷积模块、全局平均池化层、Dropout层、1×1卷积层和Softmax层；所述第一卷积模块和所述第二卷积模块的结构相同，均包括依次连接的卷积层、批量规范化层和Relu激活层；所述InvertedResidualBlock模块包括7个依次连接的InvertedResidualBlock；在每个所述InvertedResidualBlock中的滑动步长为1的卷积层之间使用shortcut；在将所述农田地头图像输入至地头识别网络模型之前，还包括：获取每一种农田作业环境类别的多个农田地头图像样本；以每个所述农田地头图像样本的图像顶端作为裁剪起点，采用中心对称的方式，对所述农田地头图像样本按预设尺寸比例进行裁剪，获取多尺寸图像样本；对每个所述农田地头图像样本按预设角度进行翻转，获取多角度图像样本；对每个所述农田地头图像样本的亮度、对比度和色度进行随机变换，获取多色彩图像样本；构建由所述农田地头图像样本、所述多尺寸图像样本、所述多角度图像样本和所述多色彩图像样本组成的农田地头图像样本集；所述农田地头图像样本集中的每个图像样本对应一个农田作业环境类别标签；利用所述农田地头图像样本集对所述地头识别网络模型进行预训练。

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权利要求：

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