(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210952938.8 (22)申请日 2022.08.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115035415 A (43)申请公布日 2022.09.09 (73)专利权人 南通中煌工具有限公司 地址 226200 江苏省南 通市启东市王鲍镇 中施村 (72)发明人 戎桂凤　 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/56(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/26(2022.01) G06N 3/08(2006.01) 审查员 徐菲 (54)发明名称 基于人工智能的园林行道树整形修剪识别 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及基于人工智能的园林行道树整 形修剪识别方法及系统， 其采集行道树的RGB图 像， 得到行道树整体分割图； 获取各行道树的主 干的中心轴； 根据行道树整体分割图， 得到相邻 两行道树树冠的分割线； 根据中心轴、 分割线以 及两者之间的边缘信息， 确定相邻两行道树的遮 挡区域； 根据各遮挡区域， 确定相邻行道树的各 遮挡轮廓信息， 确定单个行道 树分割图以及对应 的茂密程度分布图； 同时， 得到各行道树分割图 的置信度； 根据各置信度以及茂密程度分布图， 计算平均特征图； 将平均特征图与茂密程度分布 图作差， 获得各偏差图； 并计算偏差图的平均程 度， 当平均程度大于设定阈值， 对当前行道树进 行修剪； 本发 明能够对行道树的修剪进行准确识 别。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 115035415 B 2022.11.11 CN 115035415 B 1.基于人工智能的园林 行道树整形修剪识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 采集行道树的RGB图像， 利用语义分割网络得到行道树整体分割图； 对所述行道树整体分割图进行图像处理， 获取行道树整体边缘信息， 得到各行道树的 主干的中心轴， 所述中心轴沿主干生长方向且使 主干对称； 根据所述行道树整体分割图， 获取树冠分割图， 得到相邻两行道树 树冠的分割线； 将其中一行道树的主干的中心轴、 所述分割 线以及其中一行道树的主干的中心轴与 所 述分割线之 间的边缘信息围成的区域作为另一行道树的遮挡区域， 将另一行道树的主干的 中心轴、 所述分割线以及另一行道树的主干的中心轴与所述分割线之 间的边缘信息围成的 区域作为 其中一行道树的遮挡区域， 得到 两相邻行道树的遮挡区域； 根据各遮挡区域， 确定相邻行道树的各遮挡轮廓信息， 根据所述遮挡轮廓信息和所述 行道树整体边 缘信息得到单个行道树分割图， 进 而获取单个行道树的茂密程度分布图； 根据相邻行道树的各遮挡轮廓信 息得到相邻 两行道树的交错区域， 计算交错 区域的面 积， 根据述交错区域的面积与对应行道树的面积， 得到每 个行道树分割图的置信度； 根据各置信度以及对应的单个行道树的茂密程度分布图， 计算平均特征图； 将所述平 均特征图与所述茂密程度分布图作差， 获得各偏差图； 并计算偏差图的平均程度， 当平均程 度大于设定阈值， 则对当前 行道树进行修剪； 所述遮挡轮廓信息的获取 过程为： 将各遮挡区域分别与所述RGB图像相乘得到对应的彩色图像； 计算所述彩色图像的饱和度和明度； 根据饱和度和明度， 计算得到所述彩色图像中的像素的茂密程度； 根据像素点的茂密程度的大小， 获取茂密程度变化最大的轮廓点， 各轮廓点构成对应 行道树的轮廓信息； 所述单个行道树的茂密程度分布图的获取 方法为： 根据其中一行道树的轮廓信 息以及另一行道树的中心轴， 获得另一行道树的中心轴到 轮廓信息之 间区域的散点， 利用最小二乘法对 该散点进行拟合得到另一行道树的未被遮挡 区域的密度分布多 项式函数； 根据另一行道树分割图以及密度分布多项式函数， 得到该行道树分割图各像素点对应 的茂密程度； 将各茂密程度替换所述单个行道树分割图中的像素值， 得到单个行道树的茂 密程度分布图。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的园林行道树整形修剪识别方法， 其特征在于， 所述分割线的获取 过程为： 沿与所述中心轴垂直的方向对所述行道树树冠分割图进行划分， 获取上树冠分割图的 上边缘信息和下树冠分割图的下边 缘信息； 根据所述上边缘信息得到波谷点， 将所述波谷点构成上交汇点序列 ； 根据下边缘信 息得到波峰点， 将所述波峰点构成下交汇点序列 ； 将各波峰点和各波谷点按照对应的横坐标进行匹配， 得到匹配后的波峰点与波谷点， 将匹配的波峰点与波谷点连线， 所述连线为相邻两行道树的分割线。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的园林行道树整形修剪识别方法， 其特征在于，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115035415 B 2还包括对所述上交汇点序列或下交汇点序列进行修 正的步骤； 对所述上交汇点序列修 正的过程 为： 构建修正模型； 所述 修正模型为： 其中， 分别为上、 下交汇点序列 中像素值为1时对应的横坐标； 为 的邻域范围， 邻域范围为以 为中心， 左右距离为4个步长的 的矩形 区域； 为允许偏差； 判断上交汇点序列中的波谷点的横坐标是否满足修正模型， 当横坐标满足修正模型， 则将所述横坐标保留， 否则将所述横坐标对应的像素值置为0， 得到更新后的上交汇点序 列。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能的园林行道树整形修剪识别方法， 其特征在于， 所述交错区域的面积为统计的交错区域的像素点的个数。 5.根据权利要求4所述的基于人工智能的园林行道树整形修剪识别方法， 其特征在于， 所述置信度为： 其中， 表示单个行道树分割图的面积； 表示该单个行道树 与其相邻的两个行道树分割图的交错区域。 6.根据权利要求1所述的基于人工智能的园林行道树整形修剪识别方法， 其特征在于， 所述图像处 理的过程 为： （a） 利用霍夫直线检测得到所述行道树整体边 缘信息中的直线信息， 得到直线方程； 其中，x为边缘信息的横坐标， k、b分别为斜率和截距； （b） 对所述行道树整体边 缘信息和直线信息进行交集计算， 得到直线段的长度； （c） 分别比较直线段的斜率与设定斜率、 直线段的长度与设定长度的大小， 当满足 且 时， 该直线段为行道树主干的边缘信息； 进而得到整体分割图中的行道树 主树干的若干条直线段； （d） 计算两两直线段的距离， 当所述距离小于设定阈值时， 则该两条直线段为同一行道 树的主干的两条直线段， 取两条直线段的中线得到每一个行道树的中心轴。 7.根据权利要求1所述的基于人工智能的园林行道树整形修剪识别方法， 其特征在于， 所述各偏差图的平均程度为： 其中， 为偏差图中的茂密程度差值， W和H为该偏差图的尺寸大小， △T为偏差图。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115035415 B 3