摘要
本发明公开一种基于无人机的农机作业规划方法与系统,包括:获取目标农田区域的高分辨率遥感图像,采用预先构建的卷积神经网络模型对所述遥感图像进行去噪预处理,得到预处理图像;根据所述作物图像中获取的作物生长阶段信息,采用深度强化学习算法,结合无人机的性能参数和能耗约束条件,生成初步的农田作业飞行路径规划方案;在农田作业过程中,通过机载传感器实时采集农田环境参数数据,采用卡尔曼滤波算法对无人机的飞行姿态和航迹参数进行动态调整,以确保遥感图像的采集质量满足农田监测需求。
技术关键词
作业规划方法
飞行路径规划
无人机
高分辨率遥感图像
农田边界
农机
深度强化学习算法
卷积神经网络模型
卡尔曼滤波算法
支持向量机分类
阈值分割方法
区域生长算法
机载传感器
边缘检测算法
区域作物
阶段
特征数据库
监测需求
系统为您推荐了相关专利信息
拦截无人机
无人机协同
拦截方法
网络
图像特征信息
识别标签
PID控制参数
PID控制器
深度神经网络
样本生成方法
机载激光点云数据
倾斜摄影数据
检测修正方法
构建数字高程模型
实景三维模型
背景噪声
无人机
MFCC特征
信号
概率线性判别分析