一种基于机器视觉的智慧农业导航方法

本发明涉及大田作物农机作业导航技术领域，提出了一种基于机器视觉的智能农业导航方法。首先，采集不同环境和长势的大田作物行图像，使用标注工具进行数据处理，并通过数据增强生成用于模型训练的数据集。其次，基于U‑Net架构和Swin Transformer构建轻量级图像分割网络，通过特征提取和损失比较，获得最优的作物行分割模型。最后，通过形态学处理和透视变换矩阵进行中心线提取及视角变换，结合摄像头标定信息计算实际的作物行偏移量，并传递给机械系统以完成导航任务。本发明通过图像分割网络的构建和数据训练，得到了适用于常规大田作物的分割模型，结合后处理操作获取真实偏移信息，从而实现农机导航，在实际应用中具有重要价值。