一种基于多目标融合的温室大棚巡检方法

本发明公开了一种基于多目标融合的温室大棚巡检方法，包括以下步骤：巡检机器人搭载激光雷达采集温室大棚内部环境信息，采用LeGO‑LOAM算法构建三维栅格地图；根据S1中的栅格地图，采用三角拓扑聚合优化器TTAO算法完成巡检机器人的路径规划；巡检机器人搭载传感器测量周围环境温湿度、光照度和CO2数值，搭载ZED双目相机采集种植物的图像信息，采用改进的TransNeXt模型对所采集的图像信息进行识别，分析种植物生长情况。本发明可以更准确、更高效地检测温室大棚内部种植物的生长情况，减少人力成本，提高检测效率。