本申請(qǐng)涉及光伏，特別是涉及一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法、系統(tǒng)及機(jī)器人。

背景技術(shù)：

1、隨著光伏產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，光伏項(xiàng)目數(shù)量呈迅猛增長(zhǎng)，光伏電站的占地面積也越來越大。然而，在光伏電站中，高度過高的雜草會(huì)遮擋太陽光，降低光伏板的發(fā)電效率。

2、傳統(tǒng)的人工除草方法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力資源，效率低下且成本高昂。因此，迫切需要一種智能化的解決方案，能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出光伏電站中的雜草的高度，以提高工作效率，減少人力成本，確保光伏電站的發(fā)電效率和穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法、系統(tǒng)及機(jī)器人。

2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法，所述光伏機(jī)器人上設(shè)有相機(jī)和激光雷達(dá)，分別用于采集光伏電站場(chǎng)景中的圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，所述方法包括：

3、基于標(biāo)定板對(duì)所述相機(jī)與所述激光雷達(dá)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，獲得兩者之間的標(biāo)定位姿關(guān)系；

4、將所述光伏電站場(chǎng)景中的圖像輸入至雜草分割模型中，獲得分割后的雜草區(qū)域圖像；所述雜草分割模型基于包含雜草和非雜草的圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到；

5、基于所述標(biāo)定位姿關(guān)系，將所述光伏電站場(chǎng)景中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，并投影到所述雜草區(qū)域圖像上，以與所述雜草區(qū)域圖像融合；

6、對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和聚類處理，獲得雜草區(qū)域的草叢高度。

7、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)依次進(jìn)行濾波和聚類處理包括：

8、采用統(tǒng)計(jì)濾波算法對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，去除離群點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

9、采用直通濾波算法對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，去除預(yù)設(shè)空間坐標(biāo)范圍外的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

10、在其中一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理之后，包括：

11、采用聚類算法對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)濾波后進(jìn)行聚類，得到多個(gè)類別的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

12、基于所述多個(gè)類別的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間位置特征，獲得所述光伏電站中雜草區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

13、基于所述雜草區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲得所述雜草區(qū)域的草叢高度。

14、在其中一個(gè)實(shí)施例中，采用基于密度的聚類算法對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，以確定所述雜草區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

15、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述基于標(biāo)定板對(duì)所述相機(jī)與所述激光雷達(dá)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，獲得兩者之間的標(biāo)定位姿關(guān)系包括：

16、利用所述相機(jī)采集在不同位姿下所述標(biāo)定板的圖像，以及利用所述激光雷達(dá)采集在不同位姿下所述標(biāo)定板的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；

17、基于所述標(biāo)定板的圖像，提取所述標(biāo)定板的第一特征點(diǎn)，以及基于所述標(biāo)定板的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取所述標(biāo)定板的第二特征點(diǎn)；

18、基于所述第一特征點(diǎn)以及所述第二特征點(diǎn)，獲得所述相機(jī)和所述激光雷達(dá)的標(biāo)定位姿關(guān)系。

19、在其中一個(gè)實(shí)施例中，基于包含雜草和非雜草的圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到所述雜草分割模型包括：

20、對(duì)包含雜草和非雜草的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注；

21、將標(biāo)注后的所述圖像數(shù)據(jù)集輸入至圖像檢測(cè)模型中進(jìn)行迭代訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果滿足預(yù)設(shè)精度時(shí)，獲得雜草分割模型。

22、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述基于投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲得雜草區(qū)域的草叢高度之后，包括：

23、確定所述雜草區(qū)域的最大高度；

24、若所述最大高度大于運(yùn)維人員設(shè)定的高度值，則發(fā)送消息通知所述運(yùn)維人員采取除草措施。

25、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

26、標(biāo)定模塊，用于基于標(biāo)定板對(duì)相機(jī)與激光雷達(dá)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，獲得兩者之間的標(biāo)定位姿關(guān)系；

27、雜草分割模塊，用于將光伏電站場(chǎng)景中的圖像輸入至雜草分割模型中，獲得分割后的雜草區(qū)域圖像；所述雜草分割模型基于包含雜草和非雜草的圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到；

28、投影模塊，用于基于所述標(biāo)定位姿關(guān)系，將所述光伏電站場(chǎng)景中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，并投影到所述雜草區(qū)域圖像上，以與所述雜草區(qū)域圖像融合；

29、獲得模塊，用于對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和聚類處理，獲得雜草區(qū)域的草叢高度。

30、第三方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種光伏機(jī)器人，包括相機(jī)、激光雷達(dá)以及處理器，所述處理器用于執(zhí)行如上述第一方面所述的方法。

31、第四方面，本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面所述的方法。

32、上述基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法、系統(tǒng)及機(jī)器人，通過基于標(biāo)定板對(duì)所述相機(jī)與所述激光雷達(dá)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，獲得兩者之間的標(biāo)定位姿關(guān)系，將所述光伏電站場(chǎng)景中的圖像輸入至雜草分割模型中，獲得分割后的雜草區(qū)域圖像，基于所述標(biāo)定位姿關(guān)系，將所述光伏電站場(chǎng)景中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，并投影到所述雜草區(qū)域圖像上，以與所述雜草區(qū)域圖像融合，對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和聚類處理，獲得雜草區(qū)域的草叢高度，可以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出雜草區(qū)域的草叢高度，這樣可以及時(shí)將草叢高度數(shù)據(jù)傳輸給電站運(yùn)維人員，運(yùn)維人員可以迅速采取清除措施，保障光伏電站的發(fā)電效率。與傳統(tǒng)的人工除草方法相比，這種智能化的巡檢方案不僅提高了草叢高度識(shí)別準(zhǔn)確性和效率，還大大降低了人力成本和時(shí)間消耗。

33、本申請(qǐng)的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的細(xì)節(jié)在以下附圖和描述中提出，以使本申請(qǐng)的其他特征、目的和優(yōu)點(diǎn)更加簡(jiǎn)明易懂。

技術(shù)特征：

1.一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法，所述光伏機(jī)器人上設(shè)有相機(jī)和激光雷達(dá)，分別用于采集光伏電站場(chǎng)景中的圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)依次進(jìn)行濾波和聚類處理包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的所述點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理之后，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，采用基于密度的聚類算法對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，以確定所述雜草區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于標(biāo)定板對(duì)所述相機(jī)與所述激光雷達(dá)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，獲得兩者之間的標(biāo)定位姿關(guān)系包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于包含雜草和非雜草的圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到所述雜草分割模型包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，獲得雜草區(qū)域的草叢高度之后，包括：

8.一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

9.一種光伏機(jī)器人，其特征在于，包括相機(jī)、激光雷達(dá)以及處理器，所述處理器用于執(zhí)行如權(quán)利要求1至權(quán)利要求7中任一所述的方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至權(quán)利要求7中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)涉及一種基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法、系統(tǒng)及機(jī)器人，其中，基于光伏機(jī)器人的草叢高度識(shí)別方法包括：基于標(biāo)定板對(duì)所述相機(jī)與所述激光雷達(dá)進(jìn)行聯(lián)合標(biāo)定，獲得兩者之間的標(biāo)定位姿關(guān)系；將所述光伏電站場(chǎng)景中的圖像輸入至雜草分割模型中，獲得分割后的雜草區(qū)域圖像；基于所述標(biāo)定位姿關(guān)系，將所述光伏電站場(chǎng)景中的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)化，并投影到所述雜草區(qū)域圖像上，以與所述雜草區(qū)域圖像融合；對(duì)投影到所述雜草區(qū)域圖像上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和聚類處理，獲得雜草區(qū)域的草叢高度，提高了草叢高度識(shí)別準(zhǔn)確性和效率，降低了人力成本和時(shí)間消耗。

技術(shù)研發(fā)人員：劉聰,王士濤,張鄴
受保護(hù)的技術(shù)使用者：湖州麗天智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19