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公开(公告)号：CN119648790A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411698519.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请涉及基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质，方法包括：将原始YOLOv5模型中的主干网络更新为GhostNet网络，将特征融合网络中的特征金字塔网络以及路径聚合网络中卷积更新为Ghost卷积并引入空间金字塔池化模块，以构建田间杂草检测模型；将待检测水稻图像输入至已训练至收敛状态的田间杂草检测模型以确定待检测水稻图像中各个网格单元的田间杂草相对应的预测框，根据田间杂草相对应的预测框确定田间杂草在图像坐标系下的像素坐标；根据所述田间杂草在图像坐标系下的像素坐标确定田间杂草的绝对位置坐标，基于绝对位置坐标对水稻田间中的杂草进行去除。本申请提高了对田间杂草的识别以及定位精度。
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公开(公告)号：CN118570519A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410476454.X
申请日：2024-04-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/10
Abstract: 本申请涉及一种稻田禾本科杂草分类去除方法、装置、设备及介质，方法包括：采用预训练的稻田杂草检测模型对待检测水稻秧苗图像进行实例分割，确定待检测水稻秧苗图像中稻田禾本科杂草相对应的目标区域图像；将目标区域图像中的高分辨率细粒度特征图与粗略分割特征相融合确定融合后的特征，对融合后的特征执行逐点预测，确定稻田禾本科杂草相对应的对象掩码；根据对象掩码确定各个稻田禾本科杂草相对应的位置和类别，农药喷洒无人机基于稻田禾本科杂草相对应的类别确定稻田禾本科杂草相对应的农药处方，并喷洒至稻田禾本科杂草相对应的位置，以完成稻田禾本科杂草的分类去除。本申请解决了相似同科杂草识别困难的问题，为后续靶向除草奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119413172A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411492703.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/34 , G06Q10/047 , G06Q50/02 , G06F17/10
Abstract: 本申请涉及一种水田除草机器人路径规划优化方法、装置、设备及介质，方法包括：基于预设的路径方向判断策略根据第一无障碍路径集合以及其相对应的第一起止点集合确定最短无障碍路径的路径方向，以确定第二无障碍路径集合以及其相对应的第二起止点集合、每段避障路径的起点和终点；基于引入人工势场法的PRM算法根据采样点数据以及连通半径以确定路线图，采用改进的A*图搜索算法在路线图中寻找连接每段避障路径的起点和终点的最短避障路径，将第二无障碍路径集合中的已确定路径方向的最短无障碍路径与最短避障路径依次连接，以确定最优除草作业路径。本申请能够实现对障碍物的有效规避和最短避障路径规划。
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公开(公告)号：CN118865131A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410973791.X
申请日：2024-07-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/72 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06T3/04 , G06T11/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , A01M21/04
Abstract: 本申请涉及一种稻田杂草分类去除方法、装置、设备及介质，所述方法包括：响应稻田杂草分类去除指令，获取包含有稻田杂草的稻田水稻图像；基于预训练的随机自适应实例归一化模型对所述稻田水稻图像进行实例归一化，不断引入随机噪声，以使风格化图像生成器进行多样化输出，得到所述包含有稻田杂草的稻田水稻图像相对应的目标风格化图像；基于已训练至收敛状态的图像分割模块对所述目标风格化图像进行实例分割，以确定各个种类的稻田杂草以及稻田水稻相对应的区域；喷洒无人机基于所述各个种类的稻田杂草相对应的区域，将稻田杂草相对应的农药喷洒至指定区域，以完成稻田杂草的分类去除。本申请能够对稻田杂草进行分类去除，大大节省人力物力。
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公开(公告)号：CN117032274A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311092374.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于改进约束多目标优化进化算法的AGA‑UAV路径规划方法，包括：步骤S1，构建陆空两栖无人机路径规划的约束多目标优化进化模型；步骤S2，执行约束多目标优化进化算法得到的最优陆空两栖无人机路径规划路径。本发明提高了AGA‑UAV的应用范围和灵活性，为AGA‑UAV的实际应用提供了更多的选择和可能性。
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公开(公告)号：CN116126032B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310405415.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于改进多目标进化算法的无人机群路径规划方法，该方法包括：构建无人机群飞行区域三维地形环境；构建无人机B样条曲线飞行路径模型；构建无人机群路径规划的约束多目标优化问题模型；执行改进多目标进化算法求解无人机群路径规划的约束多目标优化问题，通过基于渐进权重状态约束处理技术和基于飞行环境约束修复机制的多目标进化算法，最终得到并输出满足约束条件的无人机群路径规划。本发明能够高效处理无人机群路径规划过程中的无人机群动力学和任务相关约束条件，规划优秀的无人机群路径。
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公开(公告)号：CN116126032A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310405415.6
申请日：2023-04-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于改进多目标进化算法的无人机群路径规划方法，该方法包括：构建无人机群飞行区域三维地形环境；构建无人机B样条曲线飞行路径模型；构建无人机群路径规划的约束多目标优化问题模型；执行改进多目标进化算法求解无人机群路径规划的约束多目标优化问题，通过基于渐进权重状态约束处理技术和基于飞行环境约束修复机制的多目标进化算法，最终得到并输出满足约束条件的无人机群路径规划。本发明能够高效处理无人机群路径规划过程中的无人机群动力学和任务相关约束条件，规划优秀的无人机群路径。
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