35、无人机喷洒区域识别系统的开发与性能评估

无人机喷洒区域识别系统的开发与性能评估

在农业生产中，精准识别喷洒区域对于提高农药使用效率、减少浪费和环境污染至关重要。随着无人机技术的发展，利用无人机进行农药喷洒成为一种趋势，而开发高效准确的喷洒区域识别系统则是实现精准喷洒的关键。本文将介绍一种基于多子空间匹配（MSM）的喷洒区域识别系统的研究设计、实验过程及性能评估。

1. 研究设计

在应用 MSM 之前，需要先建立分类器。MSM 研究方法包括离线识别和在线识别两个系统：
- 离线识别系统 ：用于验证模型和分类器的识别准确性。
- 在线识别系统 ：旨在了解实时系统中的计算时间。

具体操作步骤如下：
1. 离线识别 ：使用无人机捕获视频，并通过 JPG 转换器将其转换为图像。从不同作物和果园的数据集中选择图像，用于训练和测试分类器。
2. 在线识别 ：捕获新的视频流，从每 20 帧中选择 1 帧。考虑到实时系统的计算时间限制，将 RGB 图像转换为灰度图像。使用滑动窗口获取四个连续帧，并应用主成分分析（PCA）的子空间方法。

研究框架如下图所示：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    A[Training Datasets]:::process --> B[MSM]:::process
    C[Testing