【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業自動駕駛，尤其是涉及一種由粗到細的農業航測路徑生成方法及系統。
技術介紹
1、現有技術中，目前市面上的農業無人車路徑規劃方法主要有以下兩種：利用衛星定位打點器或農業無人車自身衛星定位數據，在作業范圍所規劃的路徑上有間隔的打點，形成一連串的點圖。然后，農業機器人在相鄰的兩點之間沿著直線行駛。最后，形成打點圖引導農業無人車在點與點之間行駛，此項方法多用于果園植保機器人及自動微耕機等。
2、同樣利用衛星定位打點器或農業無人車自身衛星定位，將作業的區域四周用衛星點標記出來，然后農業無人車自主規劃全覆蓋路徑覆蓋作業區域，此項方法多用于無人割草機器人。
3、然而，以上兩種方法均需要人手持定位終端或操控機器人到達所需記錄的點位進行打點操作，對于大規模的作業場景，該方法效率較低，對人工打點作業工作量大，并且耗時較長。
4、因此亟需一種由粗到細的農業航測路徑生成方法及系統。
技術實現思路
1、為了解決上述提到的問題，本專利技術提供一種由粗到細的農業航測路徑生成方法及系統。
2、第一方面，本專利技術提供的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，采用如下的技術方案：
3、一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，包括：
4、獲取無人機航測生成的正射航測影像；
5、對獲取的正射航測影像進行圖像分割，通過粗提取得到可作業區域和作物區域；
6、根據不同的作業類型，在可作業區域內進行作業路徑和運輸路徑規劃；<...
【技術保護點】
1.一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述獲取無人機航測生成的正射航測影像，包括通過無人機對作業場景進行航測，生成高精度的正射航測影像。
3.根據權利要求2所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述對獲取的正射航測影像進行圖像分割，通過粗提取得到可作業區域和作物區域，包括利用基于邊緣檢測的圖像分割算法和深度學習特征檢測算法分別將正射航測影像進行圖像分割，將圖像分割為作物區域和可作業區域。
4.根據權利要求3所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述利用基于邊緣檢測的圖像分割算法和深度學習特征檢測算法分別將正射航測影像進行圖像分割，包括采用索貝爾算子對正射航測影像進行邊緣檢測，通過邊緣檢測得到正射航測影像橫向和縱向的亮度差分近似值，并通過非極大值抑制找到局部最大值。
5.根據權利要求4所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述利用基于邊緣檢測的圖像分割算法和深度學習特征檢測算法分別將正射航測影像
6.根據權利要求5所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述根據不同的作業類型，在可作業區域內進行作業路徑和運輸路徑規劃，包括針對于打藥作業，采用中值算法提取可作業區域的路徑中線，使打藥設備在中線進行；對于除草作業，采用弓字形路徑覆蓋算法，實現弓字形全覆蓋路徑。
7.根據權利要求6所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述根據不同的作業類型，在可作業區域內進行作業路徑和運輸路徑規劃，還包括對于運輸作業，通過A*算法計算各個運輸節點之間的當前代價距離，并用歐拉公式計算與目標之間的預估代價距離，將兩個代價距離函數計算后加入列表，遍歷列表數值并進行最優規劃得到最短路徑，實現最短路徑內完成運輸。
8.一種由粗到細的農業航測路徑生成系統，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其中存儲有多條指令，其特征在于，所述指令適于由終端設備的處理器加載并執行如權利要求1所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法。
10.一種終端設備，包括處理器和計算機可讀存儲介質，處理器用于實現各指令；計算機可讀存儲介質用于存儲多條指令，其特征在于，所述指令適于由處理器加載并執行如權利要求1所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法。
...【技術特征摘要】
1.一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述獲取無人機航測生成的正射航測影像，包括通過無人機對作業場景進行航測，生成高精度的正射航測影像。
3.根據權利要求2所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述對獲取的正射航測影像進行圖像分割，通過粗提取得到可作業區域和作物區域，包括利用基于邊緣檢測的圖像分割算法和深度學習特征檢測算法分別將正射航測影像進行圖像分割，將圖像分割為作物區域和可作業區域。
4.根據權利要求3所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述利用基于邊緣檢測的圖像分割算法和深度學習特征檢測算法分別將正射航測影像進行圖像分割，包括采用索貝爾算子對正射航測影像進行邊緣檢測，通過邊緣檢測得到正射航測影像橫向和縱向的亮度差分近似值，并通過非極大值抑制找到局部最大值。
5.根據權利要求4所述的一種由粗到細的農業航測路徑生成方法，其特征在于，所述利用基于邊緣檢測的圖像分割算法和深度學習特征檢測算法分別將正射航測影像進行圖像分割，還包括采用u-net的深度學習分割算法，將作業區域內的農作物圖像進行精細化的分割，進而得到作業路徑上逐個的作業點位，實現...
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