基于識(shí)別區(qū)域無(wú)人機(jī)的功能擴(kuò)展研究

楊浩 王洋 趙巍

摘要：伴隨科技的發(fā)展，無(wú)人機(jī)的出現(xiàn)可以代替原有的諸多工種，面對(duì)于危險(xiǎn)系數(shù)高或工作場(chǎng)所不適宜工人工作的環(huán)境，我們都可以選擇采用無(wú)人機(jī)進(jìn)行代替，面對(duì)于現(xiàn)有的市場(chǎng)無(wú)人機(jī)，我們需要對(duì)于其功能進(jìn)行一定的完善與優(yōu)化，該文就以無(wú)人機(jī)續(xù)航和無(wú)人機(jī)的色彩區(qū)域算法兩方面來(lái)闡述，無(wú)人機(jī)的續(xù)航我們由自動(dòng)更換電池系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行闡述，色彩區(qū)域算法則是基于基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)應(yīng)用。這兩項(xiàng)相結(jié)合能夠有效的幫助我們將我們的農(nóng)民從繁重的人力作業(yè)中解放，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?、效率化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，保證我國(guó)的糧食儲(chǔ)備與農(nóng)業(yè)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī);自動(dòng)更換電池;圖像識(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)：V279;TP212;TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-9129（2020）13-0051-01

無(wú)人機(jī)的續(xù)航能力是一個(gè)干擾無(wú)人機(jī)工作性能的重要問(wèn)題，而本文將研究無(wú)人機(jī)在空中識(shí)別區(qū)域后就近自動(dòng)更換電池的裝置設(shè)計(jì)。在適應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的無(wú)人機(jī)中，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于圖像識(shí)別的無(wú)人機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)以固定翼的航拍無(wú)人機(jī)為平臺(tái)搭載影像傳感器拍攝圖像由地面站對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)或目標(biāo)識(shí)別等處理。地面站根據(jù)識(shí)別結(jié)果生成飛行控制指令發(fā)送給無(wú)人機(jī)平臺(tái)由電動(dòng)舵機(jī)驅(qū)動(dòng)方向舵、副翼和升降舵偏轉(zhuǎn)來(lái)改變飛行狀態(tài)。測(cè)試結(jié)果表系統(tǒng)可以輔助無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)空間定位、姿態(tài)調(diào)整和跑道識(shí)別具有自主導(dǎo)航和著陸的能力。

1電池倉(cāng)結(jié)構(gòu)及接口建模設(shè)計(jì)

由于無(wú)人機(jī)與電池儲(chǔ)存室之間距離較遠(yuǎn)，所以需要在二者之間搭建起傳送道方便傳輸。同時(shí)，可通過(guò)選擇設(shè)計(jì)傳送道使其滿(mǎn)足傳輸和連接的功能，省去類(lèi)似于推桿等占據(jù)長(zhǎng)距離的結(jié)構(gòu)，使在空間上的布置更為合理簡(jiǎn)單。

傳動(dòng)裝置選擇了具有精確傳動(dòng)、傳動(dòng)平穩(wěn)以及質(zhì)量輕等優(yōu)點(diǎn)的傳送帶作為此處的結(jié)構(gòu)裝置，為了避免因摩擦力所提供的牽引力過(guò)小，使傳送帶上連接一塊垂直于運(yùn)動(dòng)方向和傳送帶平面的結(jié)構(gòu)推板。在裝電池和拆電池的兩個(gè)階段中傳送帶的運(yùn)動(dòng)方向相反，所以傳送帶無(wú)法整周運(yùn)動(dòng)，由此可得，當(dāng)電池安裝進(jìn)無(wú)人機(jī)倉(cāng)體后，傳送帶開(kāi)始反向運(yùn)動(dòng)（電池不可壓縮），完成一次換電池的拆裝過(guò)程。

基于色彩空間的機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠準(zhǔn)確地獲取地面區(qū)域性信息，我們以農(nóng)業(yè)作為我們的基礎(chǔ)研究方向，首先該算法可以準(zhǔn)確的獲取植物長(zhǎng)勢(shì)（具體有植株高度，桿莖直徑，植冠直徑，葉片大小，掛果數(shù)量），植被分布（作物分布區(qū)域，作物種植面積），植株密度（作物間距，每畝個(gè)數(shù)），健康程度（葉片顏色，葉片數(shù)目，病蟲(chóng)害）常規(guī)的環(huán)境參數(shù)，如溫濕度，二氧化碳，土壤鹽堿度等，特殊的環(huán)境參數(shù)如監(jiān)控草原退化，土地沙漠化等各種田間信息;繩牽引田間作業(yè)平臺(tái)可通過(guò)其載物平臺(tái)搭載不同的末端模塊，實(shí)現(xiàn)田間信息獲取和農(nóng)藥噴灑的多用途使用;無(wú)人機(jī)中繼站不僅可以為無(wú)人機(jī)提供良好的田間起降環(huán)境，更是可以為無(wú)人機(jī)自動(dòng)更換動(dòng)力電池，并且利用太陽(yáng)能電池板為耗盡的動(dòng)力電池進(jìn)行充電，可讓無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)不間斷的作業(yè)。

采用遙感算法能夠大大提高農(nóng)業(yè)信息獲取的效率，在面向未來(lái)的大規(guī)模農(nóng)業(yè)種植，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)遙感算法顯得尤為關(guān)鍵。本項(xiàng)目的農(nóng)業(yè)信息遙感算法是基于繩牽引飛行器，該飛行器載物臺(tái)搭載工業(yè)攝像機(jī)，通過(guò)繩牽引技術(shù)和穩(wěn)定控制算法保證了農(nóng)田信息圖像獲取的可靠性。以西瓜田為例，利用飛行器獲取了60米、10米和2米的瓜田圖片。

為了驗(yàn)證算法的可靠性，以最后一張2m的圖片為例，傳統(tǒng)的基于紋理的圖像識(shí)別方法如圖1所示，黃色小星形代表有實(shí)際有西瓜的位置，圓圈為該算法識(shí)別后認(rèn)為有西瓜的位置，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，該算法正確率為25%;

識(shí)別出苗率和作物密度：無(wú)人機(jī)可對(duì)測(cè)定點(diǎn)進(jìn)行多光譜圖像數(shù)據(jù)采集，而這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)校正、標(biāo)定和處理后，就可以將作物從附近的植被中識(shí)別出來(lái)。進(jìn)而，每平米的作物密度將會(huì)被計(jì)算出來(lái)，然后生成作物密度圖。識(shí)別氮不足的小麥和玉米：無(wú)人機(jī)可搭載光學(xué)傳感器采集田地中不同區(qū)域的紅外遙感圖像。這些紅外圖像數(shù)據(jù)將會(huì)在同一天內(nèi)被校正、標(biāo)定并處理，從而探測(cè)氮供給不足的作物。評(píng)價(jià)作物早期健康情況：在進(jìn)行關(guān)于作物早期健康情況的參數(shù)的地面采集時(shí)，也可利用無(wú)人機(jī)采集這些作物的多光譜圖像，進(jìn)而來(lái)識(shí)別田地中早期作物的產(chǎn)量潛力、營(yíng)養(yǎng)水平、長(zhǎng)勢(shì)和密度。

無(wú)人機(jī)農(nóng)田信息監(jiān)測(cè)是利用以遙感技術(shù)為主的空間信息技術(shù)通過(guò)對(duì)大面積農(nóng)田、土地進(jìn)行航拍，從航拍的圖片、攝像資料中充分、全面地了解農(nóng)作物的生長(zhǎng)環(huán)境、周期等各項(xiàng)指標(biāo)，從而便于農(nóng)民更好地進(jìn)行田間管理。無(wú)人機(jī)農(nóng)田信息監(jiān)測(cè)具有范圍大、時(shí)效強(qiáng)和客觀準(zhǔn)確的優(yōu)勢(shì)，是常規(guī)監(jiān)測(cè)手段無(wú)法企及的。了解疾病癥狀：無(wú)人機(jī)在疾病控制方面的其中一個(gè)應(yīng)用就是了解大田中作物的發(fā)病率和嚴(yán)重程度，從而使農(nóng)民在下一季的種植中能夠更好地進(jìn)行田間管理。尋找蟲(chóng)害癥狀：農(nóng)民需要監(jiān)測(cè)作物的蟲(chóng)害情況，來(lái)決定殺蟲(chóng)劑應(yīng)用的需求區(qū)域和劑量。

監(jiān)測(cè)雜草侵害：農(nóng)民需要監(jiān)測(cè)作物的雜草侵害情況，來(lái)決定除草劑應(yīng)用的需求區(qū)域和劑量。

2總結(jié)

監(jiān)測(cè)作物需求狀況：農(nóng)民需要監(jiān)測(cè)作物的需求狀況，來(lái)制定澆灌計(jì)劃。記錄耕作和作物輪作的影響：農(nóng)民需要監(jiān)測(cè)耕作和作物輪作對(duì)作物出苗率、長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量的影響，來(lái)確定每年種植的作物種類(lèi)和品種。無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用還有進(jìn)行播種、授粉、施肥。與傳統(tǒng)農(nóng)用機(jī)械相比較，無(wú)人機(jī)具有精準(zhǔn)度高、效率高的特點(diǎn)，可將農(nóng)民從繁重的植保作業(yè)中解脫出來(lái)，利于規(guī)模化生產(chǎn)，這些都使得無(wú)人機(jī)成為農(nóng)業(yè)植保領(lǐng)域研究和應(yīng)用的熱門(mén)。

參考文獻(xiàn)：

[1]基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)識(shí)別算法研究[J]. 蔣兆軍，成孝剛，彭雅琴，王俊，李智.電子技術(shù)應(yīng)用.2017（07）