公开(公告)号：CN116868979A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310992272.3

申请日：2023-08-08

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王海林 ,  马鑫港 ,  齐龙 ,  吴双龙 ,  刘闯 ,  唐震宇 ,  陈钊国 ,  严翔宇

IPC: A01M7/00 ,  B64D1/18 ,  B64U10/14 ,  A01C23/04 ,  B64U101/40 ,  B64U101/45

Abstract: 本发明涉及一种无人机喷施方法，首先用无人机采集插秧后或栽培后的农田图像；构建植株深度学习目标检测算法模型，以识别和定位植株；构建喷施头实时移动路径规划算法模型；运用植株深度学习目标检测算法模型对无人机拍摄的田间图像进行处理，对处理后的田间图像再运用喷施头实时移动路径规划算法模型进行处理，获取喷施头实时移动路径规划任务命令；将喷施头实时移动路径规划任务命令上传至无人机进行田间任务喷施作业；无人机的左右两侧均设置有喷施头以及用于驱动所述喷施头左右滑动的喷施驱动机构，该无人机内的控制系统接收到喷施头实时移动路径规划任务命令后，通过喷施驱动机构驱动左右两侧的喷施头移动，以实时调节喷施头的位置。

公开(公告)号：CN116584220A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310701201.3

申请日：2023-06-13

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 吴双龙 ,  陈钊国 ,  齐龙 ,  江俊 ,  严翔宇 ,  何继瀚 ,  陈少涛 ,  黄昱燊 ,  杨沄瑾 ,  马鑫港

IPC: A01C11/00

Abstract: 本发明公开一种缺苗检测方法，包括：获取插秧机的作业轨迹；构建插秧机插秧模型；计算得到理论秧苗地理坐标；采集插秧后的秧苗图像；通过深度学习目标检测模型，识别和定位秧苗图像中的秧苗，并获取秧苗像素坐标；把秧苗像素坐标转换为实际秧苗地理坐标；结合实际秧苗地理坐标，以理论秧苗地理坐标为原点，设定指定距离为区域半径，区域半径内不存在实际秧苗地理坐标点为缺苗区域；标记缺苗区域内的理论秧苗地理坐标为缺苗坐标。该方法能够适用于不规则的田块，也适用于非直线作业方向的场景，适用范围广；而且通过图像处理技术，结合基于插秧机相关参数构建的模型计算得到的理论秧苗地理坐标，进行综合判断是否缺苗，提高了缺苗识别准确率。

公开(公告)号：CN118429836A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410517059.1

申请日：2024-04-28

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 吴双龙 ,  黄昱燊 ,  齐龙 ,  林彩霞 ,  马鑫港 ,  金宇轩 ,  赖智豪 ,  张文浩 ,  杨骏达

IPC: G06V20/17 ,  A01C11/00 ,  G06T11/20 ,  G06F16/29 ,  G06F16/22 ,  G01C21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于插秧机导航数据的秧苗理论位置区域获取方法，通过无人机拍照采集目标田块的低空图像，并将采集的多张目标田块的局部图像合成为目标田块全景图像；创建与得到的目标田块全景图像尺寸相同的空白大图；根据得到的目标田块全景图像，利用坐标变换的方式求得目标田块的经纬度坐标范围；导出插秧机导航控制器内存储的导航数据，并利用目标田块的经纬度坐标范围筛选出目标田块对应的作业记录点；将筛选出的目标田块的作业记录点按时间顺序绘制在空白大图上，得到一条插秧轨迹线；根据得到的插秧轨迹线推导出插秧机同一行驶路径下的其他插秧轨迹线；根据插秧株距确定每条插秧轨迹线上的秧苗理论位置区域。

公开(公告)号：CN117470215A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311178508.6

申请日：2023-09-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 齐龙 ,  陈钊国 ,  吴双龙 ,  马鑫港

IPC: G01C21/00 ,  G01C21/20 ,  G01C11/04 ,  G06N3/08 ,  G06V20/17 ,  G06T7/13 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明公开一种基于作物地图的路径规划方法，包括以下步骤：用航测无人机拍摄秧苗图像；构建秧苗行线性识别模型；通过所述秧苗行线性识别模型，得到秧苗行在秧苗图像中的位置信息；将秧苗行的位置信息，通过计算机程序进行坐标变换，得到秧苗行的地理坐标信息；通过秧苗行的地理坐标信息，生成秧苗行作物地图；获取农机的相关参数信息以及水田的边界信息；结合秧苗行作物地图、农机相关参数信息和水田的边界信息，通过计算机程序规划得到水田的全覆盖导航路径。该方法无需实时进行视觉导航，可以实现快速有效的构建作物地图和规划导航路径，简化了导航路径的规划过程，以帮助管理作业农机沿着秧苗行自动作业行驶，避免作业过程中发生压苗的情况。

公开(公告)号：CN117058540A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310934736.5

申请日：2023-07-28

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 吴双龙 ,  马鑫港 ,  王海林 ,  齐龙 ,  刘闯 ,  唐震宇 ,  陈钊国 ,  严翔宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/24 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06T7/00

Abstract: 本发明涉及一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法：首先获取插秧机的作业定位坐标，并构建插秧机作业轨迹线；接着结合插秧机的插秧机具的机械特性，以此来定位理论秧苗坐标位置；然后结合实际秧苗地理坐标的间距，以理论秧苗地理坐标为原点，以预设距离为半径构建理论秧苗圆圈域；接着利用无人机采集插秧后的农田图像，构建深度学习目标检测模型；构建计算映射模型，将理论秧苗圆圈域映射至农田图像中；通过构建植株数量统计算法模型，在农田图像中对目标检测算法检测到的植株进行数量统计计算；对采集的理论秧苗圆圈域外的农田图像进行目标检测处理及植株数量统计，设定草害预警数量阈值，超出该阈值则代表草害严重，即需要进行预警。