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公开(公告)号:CN119540586A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411383751.6
申请日:2024-09-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/75 , G06V10/10 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/26 , G06V10/766
Abstract: 一种基于激光雷达和多光谱融合的作物冠层高度估测方法,通过激光雷达对作物田地进行扫描,得到田地点云数据;通过机载多光谱相机对作物田地进行航拍,得到田地多光谱影像数据,通过数据影像拼接、作物区域提取和地块分割后,从点云数据中提取与作物高度相关性的最强的两个点云特征参数,从多光谱影像数据中提取与作物高度相关性的最强的一个植被指数,通过多元线性回归求解,建立高度估测模型。本发明将多光谱植被指数与激光雷达数据结合提高了作物冠层高度监测的精度,可以提高作物生长监测的精确性和可靠性,而且能够更全面的理解作物的生长状况,使农业决策者能够基于作物的冠层结构数据,做出更加精确、及时且有效的农田管理决策。
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公开(公告)号:CN119313046A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411125677.8
申请日:2024-08-15
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06T7/33 , G06T7/55 , G06T7/62 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06T7/90 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于YOLOv8‑USD实例分割和3D点云的双孢菇采摘顺序规划方法,使用YOLOv8n‑USD实例分割算法处理彩色图像信息,生成与标签信息相对应的分割掩码;利用生成的分割掩码与其对应的深度图像配准生成3D点云;对彩色图像做形态学处理,计算出每一个蘑菇的圆心和半径,根据半径的大小判断是否需要采摘,实现对双孢菇的采摘分选;将蘑菇的圆心和半径信息通过深度图像映射到3D点云中,运用KD树进行快速近邻搜索,分割出每一个蘑菇簇中的蘑菇;提出一种全局采摘与局部采摘顺序规划策略,全局采摘顺序策略是对不同类型的双孢菇簇进行分类和优先级排序,局部采摘顺序策略是针对蘑菇簇内每一个蘑菇的采摘顺序规划。能够根据双孢菇的重叠程度调整采摘顺序。
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公开(公告)号:CN118334244A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410442135.7
申请日:2024-04-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供一种果园病虫害处方图生成方法及装置,果园病虫害处方图生成方法为:先获取果园的激光雷达点云数据、多光谱数据和可见光数据;对多光谱数据进行降维处理,得到三维光谱数据,然后基于深度学习技术融合可见光数据和三维光谱数据进行果园的病虫害识别;利用激光雷达点云数据提取单颗果树点云进行三维重建,计算每颗果树的表型参数;将果树的表型参数与病虫害识别结果输入匹配算法中进行相互匹配,建立果树档案信息,并结合果树所处的经纬度和地理位置,生成果园病虫害处方图。通过生成的果园病虫害处方图,预报和监测果园内病虫害的发生,为果农进行适时用药提供理论依据,进而减少化学农药的使用。
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公开(公告)号:CN119866797A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510117926.7
申请日:2025-01-24
Applicant: 河南科技大学
IPC: A01D46/04
Abstract: 本申请涉及一种旋提切式茶叶嫩稍采摘装置及方法,包括后壳和设置在后壳上的支撑板,支撑板上设有第一弧形板和第二弧形板,第一弧形板上具有第一弧形滑槽,第二弧形板上设有第二弧形滑槽,第一弧形滑槽内滑动设有主动提切刀,第二弧形滑槽内滑动设有从动提切刀,支撑板上还设有驱动机构,第二弧形滑槽内设有与从动提切刀抵触的弹性部件;支撑板上位于第一弧形板和第二弧形板之间设有负压吸孔,后壳内设有与负压吸孔连接的负压风管,负压风管通过第一连接管连接收集箱,收集箱通过第二连接管连接负压设备。本申请能够高效、低损伤、低损失的对名优茶进行采摘。
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公开(公告)号:CN119540546A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411383758.8
申请日:2024-09-30
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V20/64
Abstract: 一种基于点云的试验田地块分割方法,通过K‑means算法对激光雷达点云数据进行一次聚类,然后通过上下层分割,保留冠层点云,再通过DBSCAN算法对冠层点云数据进行二次聚类,通过点云边界框绘制得到多个试验田边界框,计算每个试验田边界框的水平宽度,并对宽度超出阈值范围的粘连地再进行分割,即完成整个试验田地块的分割。本发明综合运用Kmeans和DBSCAN两种聚类分割算法实现试验田地块的精细聚类分割,针对试验田地块间存在黏连地块现象,利用黏连地块间的地势变化曲线进行黏连地块的分割,最终可获得所有试验田地块的地块分割距离,有效解决因试验田地块间作物冠层相互遮盖,导致地块分割准确率不高的情况,适用于试验田整个生长时期的地块分割。
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公开(公告)号:CN118947249A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411342003.3
申请日:2024-09-24
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种耦合仿生振动深松机,包括深松机构和连接在深松机构后端的灭茬机构;深松机构包括机架,机架上方设有用于连接拖拉机的悬挂机构,机架下方设有多个自激振动深松机构,自激振动深松机构包括与机架铰接的自激振动连板,自激振动连板前端设有深松铲,自激振动连板后端与机架之间通过弹性组件连接;灭茬机构包括与机架连接的灭茬架和转动设置在灭茬架上的辊筒,辊筒外壁上均布有多个破碎刃。本申请深松效果好,能够有效减小耕作阻力和冲击损耗。
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