科创中国

行业领域

电子信息技术,新材料

需求背景

为了无人机可以全天候的进行农药喷洒、地块测量和农作物生长实时监测等任务，在无人机图像智能处理技术研发过程中遇到以下难题：

（1）需要无人机能够在日间和夜间均能够进行农作物的地块自动识别，现有技术大都只能在白天进行图像的识别，提高夜间的识别效果，可大大增强无人机工作的效率；

（2）现有图像分割技术在多个地块间的分割线识别不准确，需要进一步提高农作物地块分割准确度，减少地块测量误差和提高农药喷洒效率。

（3）无人机在多次作业时需要对地面图像进行拼接，提高图像之间拼接的准确度。

（4）植保无人机飞行参数设置直接影响到农作物病虫害的防治效果，其中以飞行高度和飞行速度因为需要通过AI方法，自动选择飞行参数，将可以更加便利的为用户服务参数最为重要，现需要根据不同地块人工选择参数，错误选择参数将为用户带来严重损失，。

需解决的主要技术难题

（1）需要无人机能够在日间和夜间均能够进行农作物的地块自动识别，现有技术大都只能在白天进行图像的识别。

（2）现有图像分割技术在多个地块间的分割线识别不准确。

（3）无人机在多次作业时需要对地面图像进行拼接。

（4）植保无人机飞行参数设置直接影响到农作物病虫害的防治效果，其中以飞行高度和飞行速度参数最为重要，现需要根据不同地块人工选择参数，错误选择参数将为用户带来严重损失。

期望实现的主要技术目标

提高夜间的识别效果，可大大增强无人机工作的效率；需要进一步提高农作物地块分割准确度，减少地块测量误差和提高农药喷洒效率，提高图像之间拼接的准确度，需要通过AI方法，自动选择飞行参数，将可以更加便利的为用户服务。

处理进度