公开(公告)号：CN120032364A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510119950.4

申请日：2025-01-25

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 徐兴 ,  吴广 ,  余家祥 ,  刘国杰 ,  梁华子墨 ,  陈尚存 ,  彭世烨 ,  涂志成 ,  谈思强 ,  崔修贵

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/764

Abstract: 本申请涉及一种果园复杂环境下的多类别香蕉吸芽检测方法、装置、设备及介质，方法包括：获取包含有待检测目标物相对应的待检测香蕉园图像帧；采用轻量级YOLOv8n模型为基准模型以构建改进的YOLOv8n模型，其中，改进的YOLOv8n模型包括主干网络、颈部网络以及检测头网络，主干网络包括CBS结构、C2fVMB模块和SPPF结构，C2fVMB模块由C2f模块与VM2Block模块所构建，VM2Block模块包括非因果状态空间模型，颈部网络为FPN‑PAN网络，检测头网络包括解耦检测头、Anchor‑free机制以及TaskAlignedAssigner标签匹配策略；将待检测香蕉园图像帧输入至已训练至收敛状态的改进的YOLOv8n模型中，以检测出待检测香蕉园图像帧中的香蕉完整吸芽、香蕉复生吸芽和/或香蕉假茎。本申请显著提升了计算效率和推理速度。

公开(公告)号：CN114972717B

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202210585714.8

申请日：2022-05-26

Applicant: 华南农业大学 ,  岭南现代农业科学与技术广东省实验室

Inventor： 徐兴 ,  谭显森 ,  杨洲 ,  段洁利 ,  申东英 ,  吴博欣 ,  曾钊华 ,  蔡立远 ,  余家祥 ,  欧阳琳 ,  黄朝炜 ,  陈星 ,  刘小玲 ,  徐盛全

IPC: G06V10/22 ,  G06V10/762 ,  G06T3/067 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明公开一种基于面阵型点云K‑Means聚类的精准对靶喷雾方法及装置，该方法包括以下步骤：通过俯仰角阈值滤除地面点云数据，清除地面点云数据后的面阵型点云数据为果树点云数据；通过投影法处理果树点云数据；以目标集合的聚类误差平方和最小作为优化目标，结合最小最大距离法，通过K‑Means聚类将处理后的果树点云数据划分为k个簇，则每个簇代表着不同的果树；通过各个簇的样本，对每棵果树进行定位，并计算出果树冠层喷雾距离；喷雾机根据果树冠层喷雾距离对果树进行精准对靶喷施。该方法能够对果树进行定位检测，计算冠层喷雾距离，以实现精准对靶喷雾作业，而且响应时间短，受环境影响小，探测精度高。

公开(公告)号：CN119205881A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411253867.8

申请日：2024-09-09

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 徐兴 ,  罗子豪 ,  余家祥 ,  李健颖 ,  吴广 ,  陈尚存 ,  刘国杰 ,  梁华子墨 ,  彭世烨

IPC: G06T7/62 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V20/10

Abstract: 本申请涉及一种香蕉植株生长周期检测方法、装置、设备及介质，方法包括：将待检测香蕉植株图像输入至已训练至收敛状态的第二香蕉叶片识别模型中，对待检测香蕉植株图像进行掩码分割，以确定述待检测香蕉植株图像中各个香蕉叶片相对应的掩码图像数据；在掩码图像数据中计算确定各个香蕉叶片相对应的投影面积像素点数量，根据投影面积像素点数量计算确定各个香蕉叶片相对应的叶片面积；计算确定各个香蕉叶片相对应的叶片面积之间的叶片面积平均值，检测到叶片面积平均值在叶片面积阈值范围之内，则将该叶片面积阈值范围相对应的生长周期作为待检测香蕉植株的生长周期。本申请不仅能够大大提高香蕉叶片的识别精度，能够准确检测香蕉植株的生长周期。

公开(公告)号：CN113960921B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202111223968.7

申请日：2021-10-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 杨洲 ,  欧阳琳 ,  张智刚 ,  段洁利 ,  吴博欣 ,  余家祥 ,  申东英 ,  黄朝炜 ,  陈星 ,  蔡立远 ,  谭显森 ,  曾钊华 ,  刘小玲 ,  徐盛全

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种果园履带车辆视觉导航控制方法与系统，利用微软Kinect cv2相机拍摄果园路况图像，将之传入语义分割模型中，生成路况掩码区并保存对应特征；从保存的路况掩码区中提取左右侧边缘信息点并拟合一系列中心点坐标；通过给定像素坐标权重表，加权平均得到每一幅图像的偏差；基于PID控制算法，设计模糊PID控制器；基于MATLAB软件的Simulink仿真环境，建立果园视觉导航控制的仿真模型；根据仿真结果，得出模糊PID控制器的输出量，将输出量作为电机的控制量，从而实现果园履带车辆自主行驶，具有能够准确的引导果园车辆在果园路径中进行行驶的优点。本发明简化了算法的计算能力，节省大量的图像处理时间，工作效率高，因此本发明方法适合在一些路径不规范的果园中使用。

公开(公告)号：CN113960921A

公开(公告)日：2022-01-21

申请号：CN202111223968.7

申请日：2021-10-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 杨洲 ,  欧阳琳 ,  张智刚 ,  段洁利 ,  吴博欣 ,  余家祥 ,  申东英 ,  黄朝炜 ,  陈星 ,  蔡立远 ,  谭显森 ,  曾钊华 ,  刘小玲 ,  徐盛全

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种果园履带车辆视觉导航控制方法与系统，利用微软Kinect cv2相机拍摄果园路况图像，将之传入语义分割模型中，生成路况掩码区并保存对应特征；从保存的路况掩码区中提取左右侧边缘信息点并拟合一系列中心点坐标；通过给定像素坐标权重表，加权平均得到每一幅图像的偏差；基于PID控制算法，设计模糊PID控制器；基于MATLAB软件的Simulink仿真环境，建立果园视觉导航控制的仿真模型；根据仿真结果，得出模糊PID控制器的输出量，将输出量作为电机的控制量，从而实现果园履带车辆自主行驶，具有能够准确的引导果园车辆在果园路径中进行行驶的优点。本发明简化了算法的计算能力，节省大量的图像处理时间，工作效率高，因此本发明方法适合在一些路径不规范的果园中使用。

公开(公告)号：CN113280820A

公开(公告)日：2021-08-20

申请号：CN202110642706.8

申请日：2021-06-09

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 杨洲 ,  欧阳琳 ,  段洁利 ,  张智刚 ,  吴博欣 ,  余家祥

IPC: G01C21/20 ,  G01S17/894 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/00 ,  G06K9/34

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的果园视觉导航路径提取方法与系统，包括：S1、利用微软Kinect2深度相机进行数据采集，拍摄大量果园路况图像；S2、利用程序对数据进行预处理；S3、基于Tensorflow框架搭建Segnet深度学习神经网络模型，该模型包括编码部分和解码部分，且编码与解码之间呈一种对称关系；S4、训练已经搭建成功的Segnet深度学习神经网络模型，训练前设置模型参数；S5、基于训练成功的模型识别果园路况信息，生成路况掩码区并保存对应特征，从保存的路况掩码区中提取左右侧边缘信息点，利用左右侧边缘信息点的特征进行导航路径拟合。本发明利用Segnet深度学习神经网络模型，通过深度学习的方式提高了果园导航路径识别的准确率，为视觉导航任务提供有效参考。