一种基于相机识别的除草机器人系统及其除草方法与流程

本发明涉及农业除草的技术领域，更具体地说，它涉及一种基于相机识别的除草机器人系统及其除草方法。

背景技术：

目前，田间杂草几乎存在于所有农田作物的生长环境中，影响农业物的营养汲取和生长。

现有技术中，大多采用除草剂等化学药剂对杂草进行去除或采用除草机器人进行除草，在除草过程中可能化学药剂可能影响农作物的生长，而除草机器人需要人工现场控制以避免在除草过程中将农作物一并去除了，难以通过绿色环保、低碳高效的除草方式杜绝其生长，亟需改善。

技术实现要素：

针对实际运用中这一问题，本发明目的在于提出一种基于相机识别的除草机器人系统及其除草方法，具体方案如下：

一种基于相机识别的除草机器人系统，包括用户端平台，所述用户端平台与基站双向信号连接，所述基站与用户移动终端双向信号连接，所述基站与服务器平台双向信号连接；

所述用户端平台包括中央处理器，所述中央处理器的输入端与设备储存模块的输出端电连接，所述中央处理器的输出端与设备储存模块的输入端电连接，所述中央处理器的输出端与ai图像识别单元的输入端电连接，所述中央处理器的输入端与ai图像识别单元的输出端电连接，所述中央处理器的输出端与行走单元的输入端电连接，所述中央处理器的输出端与除草模块的输入端电连接，所述中央处理器的输出端与信号收发器的输入端电连接，所述中央处理器的输入端与信号收发器的输出端电连接；

所述服务器平台包括总服务器平台，所述总服务器平台的输入端与储存服务器的输出端电连接，所述总服务器平台的输出端与储存服务器的输入端电连接，所述总服务器平台的输出端与无线通信服务器的输入端电连接；所述总服务器平台的水端与无线通信服务器的输出端电连接。

进一步优选地，所述ai图像识别单元包括光源模块、图像采集模块、图像生成模块和图像比对模块，所述图像采集模块、图像生成模块和图像比对模块均与中央处理器双向电连接，所述ai图像识别单元用于对农作物与杂草进行在线识别。

进一步优选地，所述信号收发器的输出端与基站的输入端信号连接，所述信号收发器的输入端与基站的输出端信号连接。

进一步优选地，所述无线通信服务器的输出端与基站的输入端信号连接，所述无线通信服务器的的输入端与基站的输出端信号连接。

进一步优选地，所述用户端平台的输入端与电源模块的输出端电连接，所述电源模块能有效地为该无人智能回收设备提供电能，便于设备的正常运行。

本发明还包括一种基于相机识别的除草机器人除草方法，包括以上任意一项所述的基于相机识别的除草机器人系统，所述除草方法包括以下步骤：

步骤1：用户向除草机器人发送任务信号，除草机器人接收任务信号开启自动驾驶模式，行走在作业路径上；

步骤2：除草机器人自动识别作业路径上的目标物并判断是否属于清除目标物；

步骤3：若属于清除目标物则启动除草机器人对其进行清除，若不属于清除目标物则返回步骤2；

步骤4：除草机器人完成任务后自动驾驶返回车库,若未完成任务返回步骤2。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

(1)本发明的除草机器人，能自动驾驶在农作场地上对杂草进行清除，避免农作场地内杂草丛生，从而提高农作物的生长率和品质，同时本发明除草机器人无需人工实地操作，通过设置信号收发器、基站和无线通信服务器，能够有效地使工作人员通过用户移动终端与服务器平台进行对接和实时状态传输，对除草机器人发送工作任务驱动除草机器人自动进行除草作业；

(2)通过设置ai图像识别单元，能有效地对作业路径上的目标物进行识别判断，提高除草率和避免失误将农作物一并清除，引入ai图像识别代替人工，有效节省人工成本，提高除草机器人性能。

附图说明

图1为本发明提出的一种相机识别的除草机器人系统的示意图；

图2为为本发明提出的一种相机识别的除草机器人除草方法的示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。

如图1所示，一种基于相机识别的除草机器人系统，包括用户端平台，用户端平台与基站双向信号连接，基站与用户移动终端双向信号连接，基站与服务器平台双向信号连接。本发明的除草机器人，能自动驾驶在农作场地上对杂草进行清除，避免农作场地内杂草丛生，从而提高农作物的生长率和品质。用户端平台包括中央处理器，中央处理器的输入端与设备储存模块的输出端电连接，中央处理器的输出端与设备储存模块的输入端电连接，中央处理器的输出端与ai图像识别单元的输入端电连接，中央处理器的输入端与ai图像识别单元的输出端电连接。ai图像识别单元包括光源模块、图像采集模块、图像生成模块和图像比对模块，图像采集模块、图像生成模块和图像比对模块均与中央处理器双向电连接，能有效地对作业路径上的目标物进行识别判断，提高除草率和避免失误将农作物一并清除。其中，利用光源模块对目标物识别时进行补光作用，且在图像采集模块作业时进行光谱分析。引入ai图像识别代替人工，有效节省人工成本，提高除草机器人性能。同时，用户端平台的输入端与电源模块的输出端电连接，电源模块能有效地为该无人智能回收设备提供电能，便于设备的正常运行。

中央处理器的输出端与行走单元的输入端电连接，通过设置行走单元能有效地实现除草机器人在作业路径上进行自动驾驶，中央处理器的输出端与除草模块的输入端电连接，利用除草模块对农作场地的杂草进行清除作业。中央处理器的输出端与信号收发器的输入端电连接，中央处理器的输入端与信号收发器的输出端电连接。

服务器平台包括总服务器平台，总服务器平台的输入端与储存服务器的输出端电连接，总服务器平台的输出端与储存服务器的输入端电连接，总服务器平台的输出端与无线通信服务器的输入端电连接；总服务器平台的水端与无线通信服务器的输出端电连接。信号收发器的输出端与基站的输入端信号连接，信号收发器的输入端与基站的输出端信号连接。无线通信服务器的输出端与基站的输入端信号连接，无线通信服务器的的输入端与基站的输出端信号连接。通过设置信号收发器、基站和无线通信服务器，能够有效地使工作人员通过用户移动终端与服务器平台进行对接和实时状态传输，对除草机器人发送工作任务驱动除草机器人自动进行除草作业。

结合图2所示，本发明还包括一种基于相机识别的除草机器人除草方法，包括以上任意一项的基于相机识别的除草机器人系统，除草方法包括以下步骤：

步骤1：用户向除草机器人发送任务信号，除草机器人接收任务信号开启自动驾驶模式，行走在作业路径上；

步骤2：除草机器人自动识别作业路径上的目标物并判断是否属于清除目标物；

步骤3：若属于清除目标物则启动除草机器人对其进行清除，若不属于清除目标物则返回步骤2；

步骤4：除草机器人完成任务后自动驾驶返回车库,若未完成任务返回步骤2。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。