[0113] Μ7 = (3 η 21- η 〇3) (η 3〇+ η 12) ((η 3〇+ η 12) 2-3 (η 21+ η 〇3)2) - (η 3〇-3 η 12) (η 21+ η 〇3) (3 (η 3〇+ η 12)2- (η 21+ η 〇2)2)
[0114] 生成了 Hu不变矩后，从Hu不变矩特征中提取至少一个和草地特征相关的特定Hu 不变矩特征值。
[0115] 步骤S43,将转换图像块的颜色空间，颜色空间具有多个颜色通道，从所述颜色空 间中提取至少一个和草地特征相关的特定颜色通道特征值。
[0116] 颜色空间包括HSV颜色空间、CMY颜色空间、Lab颜色空间或YIQ颜色空间中的至 少一种，特定颜色通道特征值为：该特定颜色通道上各个像素的参数值的平均值。
[0117] 以HSV颜色空间为例，取Η通道的像素的值，求平均，即可获得一个特征，还有S通 道，V通道的均值，即可生成三个特征。其他各个格式也可类似的生成多个颜色通道特征。 本步骤在这些特征中提取至少一个和草地特征相关的特定颜色通道特征值。
[0118] 步骤S44,通过局部特征算子提取图像块的至少一个和草地特征相关的特定局部 特征值。
[0119] 局部特征算子至少包括：LBP算子（局部二值模式）、WLD算子（韦伯局部算子）、 SIFT算子（仿射不变特征变换）。
[0120] 步骤S5,判断步骤S2、S3、S4中提取出的各个特定特征值是否位于对应的预设阈 值区间内，若全部为是，则判断图像块为草地图像，所述的特定特征包括特定色调特征值、 特定频域特征值，还根据S5中所执行的子步骤而相应的包括特定Haar-like特征值、特定 矩阵统计特征值、特定颜色通道特征值、特定局部特征值中的至少一个。
[0121] 通过步骤32、53、54，本方法从待处理的图像块中提取出了若干个个和草地的特征 相关的特定特征值，本步骤中，判断这个特定特征值是否位于和这些特定特征值对应设置 的预设阈值区间内，若任何一个特定特征的判断结果为否，均判断图像块为非草地图像，若 判断结果全部为是，则判断图像块为草地图像。
[0122] 在一种可选实施例中，执行步骤S4中的所有子步骤中的至少两个，故特定特征值 包括特定色调特征值、特定频域特征值，还包括特定Haar-like特征值、特定矩阵统计特征 值、特定颜色通道特征值、特定局部特征值中的至少两个。
[0123] 以执行了全部S4中子步骤为例讲解步骤S5。
[0124] 步骤S5中，首先判断一个或多个特定色调特征值是否位于对应的预设阈值区间 内。本实施例中，一个特定色调特征值为图像块各个像素点的色调值的平均值，该平均值对 应的预设阈值区间为0-89。若任何一个特定色调特征值不在预设阈值区间内，则判断图像 块为非草地图像；若所有特定色调特征值均位于对应的预设阈值区间内，则继续判断其他 的特定特征值是否位于对应的预设阈值。
[0125] 若所有特定色调特征值均的判断结果均为是，随后判断一个或多个特定频域特征 值是否位于对应设置的预设阈值区间内。特定频域特征值可以为傅里叶变换产生的，也可 以为Gabor变换产生的，也可以都有。本实施例中，首先判断相位谱中特定坐标点（xl，yl) 的相位值是否位于区间（al，bl)内，若判断结果为否，则识别图像块为非草地图像，若判断 结果为是，继续判断前述特定坐标点（xl，yl)的幅值是否位于预设阈值区间内，具体的，判 断该幅值是否大于cl。同样的，若任何一个特定频域特征值不在预设阈值区间内，则判断图 像块为非草地图像；若所有特定频域特征值均位于对应的预设阈值区间内，则继续判断其 他的特定特征值是否位于对应的预设阈值。
[0126] 若所有特定频域特征值均的判断结果均为是，继续判断一个或多个特定 Haar-like特征值是否位于预设阈值区间内。若任何一个特定Haar-like特征值不在预设 阈值区间内，则判断图像块为非草地图像；若所有特定Haar-like特征值均位于对应的预 设阈值区间内，则继续判断其他的特定特征值是否位于对应的预设阈值。
[0127] 若所有特定Haar-like特征值均的判断结果均为是，继续判断一个或多个特定矩 阵统计特征值是否位于预设阈值区间内。特定矩阵统计特征值可以为特定灰度共生矩特征 值，也可以为特定Hu不变矩特征值，也可以都有。若任一个特定矩阵统计特征值的判断结 果为否，则识别图像块为非草地图像，若所有特定矩阵统计特征值的判断结果为是，则继续 判断其他的特定特征值是否位于对应的预设阈值。
[0128] 若所有特定矩阵统计特征值的判断结果为是，继续判断一个或多个特定颜色空间 通道特征值是否位于预设阈值区间内。若任一个特定颜色空间通道特征值的判断结果为 否，则识别图像块为非草地图像，若所有特定颜色空间通道特征值的判断结果为是，则继续 判断其他的特定特征值是否位于对应的预设阈值。
[0129] 若所有特定颜色空间通道特征值的判断结果为是，继续判断一个或多个局部特征 值是否位于预设阈值区间内。若任一个局部特征值的判断结果为否，则识别图像块为非草 地图像，若所有局部特征值的判断结果为是，则表示全部特定特征值判断完毕且均在各自 对应的预设阈值区间内，此时识别该图像块为草地图像。
[0130] 需要指出，本实施例中，各个特定特征值的判断顺序仅仅是示例性的，可以有多种 变换，该判断顺序不影响本发明的实施。例如，可以首先判断各个特定颜色通道特征值是否 位于对应设置的预设阈值区间后，再判断各个特定Haar-like特征值的情况，随后依次判 断各个特定频域特征值的情况和特定色调特征值的情况；也可以不按照特定特征值的类别 进行排序，例如先判断一个特定Haar-like特征值的情况，再判断一个特定色调特征值的 情况，然后再判断另一个特定Haar-like特征值的情况，如此等等，不再赘述。
[0131] 此外，上述实施例中仅仅为了描述的方便而依次介绍步骤S2, S3, S4, S5,序并不意 味着其具体执行顺序。S3可以在S2之前执行，S2、S3、S4体动作也可以和S5的具体动作 交叉执行。例如，可以在S2的特定色调特征值提取后随即执行S5的部分动作，判断提取出 的特定色调特征值是否位于预设阈值区间内，若否则判断图像块为非草地图像，若是则返 回执行步骤S3取特定频域特征值，在提取了至少一个特定频域特征值后，不执行步骤S4而 跳到步骤S5执行判断提取的特定频域特征值是否位于对应的预设阈值区间内的动作，若 否则判断图像块为非草地图像，若是则返回执行步骤S4提取相应的特定特征值。具体的变 化形式本领域人员容易想到，不再赘述。
[0132] 为了尽可能准确的识别草地，上述实施例中所提取的和草地相关的特定特征值为 10个以上。当然，在某些实施例中，如果特定特征值选取恰当，其数量也可以小于10个。
[0133] 以下介绍本发明的一实施例的草坪维护机器人1，如图7所示，草坪维护机器人属 于草坪机器人系统，草坪机器人系统位于地面。在本实施例中，地面上分布有草地5和非草 地7,草地5和非草地7的交界线形成边界6。除草坪维护机器人外，草坪机器人系统还包括 停靠站4。草坪维护机器人1可以为机器人割草机，机器人浇灌机，机器人修边机等。在本 实施例中，草坪维护机器人1为机器人割草机，停靠站4布置在工作区域的外围边界6上。
[0134] 参照图8和图9,草坪维护机器人1具有壳体11及安装在壳体11上的图像采集装 置15。图像采集装置15拍摄草坪维护机器人1前方区域的图像。
[0135] 草坪维护机器人1还包括主控模块31、行走模块17、工作模块19、能量模块33及 超声波探测装置16。所述主控模块31与行走模块17、工作模块19、能量模块33及图像采 集装置15均相连。
[0136] 工作模块19用于执行特定的工作。本实施例中，工作模块19具体为切割模块，包 括用于割草的切割部件（图未示）和驱动切割部件的切割马达（图未示）。
[0137] 能量模块33用于给草坪维护机器人1的运行提供能量。能量模块33的能源可以 为汽油、电池包等，在本实施例中能量模块33包括在壳体2内设置的可充电电池包。在工 作的时候，电池包释放电能以维持草坪维护机器人1工作。在非工作的时候，电池可以连接 到外部电源以补充电能。特别地，出于更人性化的设计，当探测到电池的电量不足时，草坪 维护机器人1会自行的寻找停靠站4补充电能。
[0138] 行走模块17包括轮组13和驱动轮组13的行走马达。轮组13可以有多种设置方 法，在此不具体描述。
[0139] 如图9,图像采集装置15安装在壳体11的前部靠上的位置，优选的居中设置，采集 壳体11前方区域的图像，该前方区域至少包括前方地面的目标区域。在本实施例中，图像 采集装置15的取景范围为一固定区域，如固定的视角范围90度至120度。在其他可选实 施例中取景范围也可以为活动的，可选取视角范围内一定角度范围作为实际取景范围，如 选取视角范围120度内位于中部的90度范围作为实际取景范围。
[0140] 图像采集装置15的取景范围包括的目标区域为图10中的矩形的DCIJ区域，DCIJ 区域位于草坪维护机器人1的正前方的地面，且和草坪维护机器人1间隔一小段距离。DCIJ 区域的中轴线和草坪维护机器人1的壳体11的中轴线重合，且DCIJ区域的宽度略大于草 坪维护机器人1的宽度。这样能够保证草坪维护机器人1能够采集其正前方不远处地面的 图像信息，供主控模块31判断其属性。
[0141] 图像采集装置15的全部取景范围可以大于DCIJ区域，例如还包括地面以上的区 域，在这种情况下，主控模块31会将图像采集装置15采集的完整图像中，对应于DCIJ区域 的预定图形块提取出来进行地面属性分析；图像采集装置15的全部取景范围也可以恰好 等于DCIJ区域，此时图像采集装置15采集的完整图像即为对应于DCIJ区域的预定图像 块。
[0142] 请再次参考图9,所述图像采集装置15上方还设置遮挡板29,所述遮挡板29从图 像采集装置15的顶部向外水平延伸，以避免日光照射图像采集装置15而造成曝光过度，还 可为所述图像采集装置15遮挡雨水。
[0143] 参考图10,主控模块31包括图像块提取单元310,图像块预处理单元311，色调特 征提取单元312,频域特征提取单元313, Haar-like特征提取单元314,矩阵统计特征提取 单元，颜色通道特征提取单元和草地识别单元316。
[0144] 图像采集装置15将采集的原始图像传递给主控模块31，主控模块31的图像块提 取单元310将原始图像处理为待识别的图像块。
[0145] 图像块提取单元310将图像采集装置15采集并传递的原始图片进行预处理，图像 块提取单元将图像采集装置拍摄的图像划分为若干图像块，优选的划分为多个大小相同的 图像块。更具体的，图像块提取单元310首先将原始图像进行边缘裁切，去除掉色调可能不 准确的部分，随后进行大小压缩，转换成分辨率相同的标准图像，然后对标准图像进行网格 化划分，得到若干个无边缘重复的图像块，每个图像块的分辨率相同。
[0146] 图像块预处理单元311处理图像块以获得对应的色调图和灰度图。
[0147] 如果图像块的色彩格式为RGB格式或者其他非HSV的格式，图像块预处理单元311 则将图像块的色彩格式转换成HSV格式，将其中的色调信息提取出来，就得到了图像块对 应的色调图，处理后，色调图的大小和图像块的大小相同，其上的每个像素点均对应具有一 个色调值，以代表图像块的各个像素点的色调值。
[0148] 此外，图像块预处理单元311还将图像块进行灰度化处理得到其灰度信息，生成 对应的灰度图，以代表图像块的各个像素点的灰度值。
[0149] 色调特征提取单元312从色调图中提取至少一个和草地特征相关的特定色调特 征值。
[0150]