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公开(公告)号：CN108152831A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711278667.8
申请日：2017-12-06
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种激光雷达障碍物识别方法及系统，包括：S1，将所述原始点云数据、所述位置数据和所述姿态数据进行融合得到融合点云数据；S2，将所述融合点云数据按时间顺序划分成多组融合点云数据片段，并对每组融合点云数据片段中的点云进行ICP配准，得到叠加点云数据；S3，对所述多组叠加点云数据片段中的每组叠加点云数据片段的点云进行聚类获取候选障碍物，并提取所述候选障碍物的静态信息；S4，根据所述候选障碍物的静态信息，识别所述候选障碍物中的静态障碍物和动态障碍物，并提取所述动态障碍物的动态信息。无需使用激光雷达离线数据建图，适用于各种复杂应用环境中的障碍物检测，且识别精度高，速度快。
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公开(公告)号：CN111639811B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010484077.6
申请日：2020-06-01
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于改进蚁群算法的多机协同作业远程管理调度方法，包括任务规划和路径规划，任务规划分为任务分配和任务序列优化。首先，根据农田作业环境中的初始任务信息和农机信息，根据农机与任务的供需匹配原则，通过改进蚁群算法获得最优任务分配方案；其次，根据最优任务分配方案，通过改进蚁群算法对各农机分配的多个任务进行任务序列优化，获得最优任务序列方案；最后，根据初始环境信息建立环境地图模型，根据最优任务分配方案、最优任务序列方案以及动静态障碍物、任务地块之间的路径代价、路径平滑因素，通过改进蚁群算法进行路径规划，获得最优路径规划方案，寻求一条无碰撞的最优路径。
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公开(公告)号：CN110223226B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910375905.X
申请日：2019-05-07
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种全景图像拼接方法及系统，通过与全景相机对应的多线激光雷达扫描目标场景得到的目标场景点云数据进行配准，得到第二类单幅图像，并确定每两个相邻镜头对应的第二类单幅图像的重叠区域；通过每两个相邻镜头对应的第二类单幅图像中携带的所述第一类距离信息，对重叠区域进行动态分区，使经动态分区得到的每一分区均对应一第二类距离信息；最后根据每一分区对应的第二类距离信息以及与第二类距离信息对应的距离拼接模板，对所有第一类单幅图像进行全景图像拼接。采用不同的距离拼接模板对重叠区域中不同距离信息的分区进行拼接，解决了重叠区域存在多个不同距离放入目标时全景图像拼接产生“鬼影”的问题，保证了拼接准确性。
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公开(公告)号：CN111754550B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010537164.3
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种农机运动状态下动态障碍物检测方法及装置，所述方法包括：针对所述光流图像中每束光流，统计检测所述光流中当前帧的光流点的水平方向坐标和竖直方向坐标，并根据预先建立的动态背景光流模型计算角度偏差值和长度幅值偏差值；确定所述光流为背景光流，并滤除所述背景光流，滤除团簇中的噪声光流；根据各分割团簇使用外接矩形框选取前景运动目标，结合各分割团簇的光流主方向，以及团簇之间的距离，判断是否为同一前景运动目标，框选完整的前景运动目标。本发明实施例能够准确有效地实现农机运动状态下的基于全景视觉的运动障碍物检测，提高运动障碍物检测的可靠性和农机自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN111754550A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010537164.3
申请日：2020-06-12
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种农机运动状态下动态障碍物检测方法及装置，所述方法包括：针对所述光流图像中每束光流，统计检测所述光流中当前帧的光流点的水平方向坐标和竖直方向坐标，并根据预先建立的动态背景光流模型计算角度偏差值和长度幅值偏差值；确定所述光流为背景光流，并滤除所述背景光流，滤除团簇中的噪声光流；根据各分割团簇使用外接矩形框选取前景运动目标，结合各分割团簇的光流主方向，以及团簇之间的距离，判断是否为同一前景运动目标，框选完整的前景运动目标。本发明实施例能够准确有效地实现农机运动状态下的基于全景视觉的运动障碍物检测，提高运动障碍物检测的可靠性和农机自动驾驶的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114419152B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210041471.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明移动平台目标检测跟踪技术领域，涉及一种基于多维度点云特征的目标检测与跟踪方法，该方法包括如下步骤：S1、融合数据采集；S2、目标检测；S3、目标跟踪；S4、环境地图生成。本发明通过基于多维度点云特征的分析组合，能够实现无人车、机器人等移动平台在复杂地面环境下对动静态目标的准确、稳定检测与跟踪，为避障、行为预测等提供可靠参考。
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公开(公告)号：CN111639811A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010484077.6
申请日：2020-06-01
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进蚁群算法的多机协同作业远程管理调度方法，包括任务规划和路径规划，任务规划分为任务分配和任务序列优化。首先，根据农田作业环境中的初始任务信息和农机信息，根据农机与任务的供需匹配原则，通过改进蚁群算法获得最优任务分配方案；其次，根据最优任务分配方案，通过改进蚁群算法对各农机分配的多个任务进行任务序列优化，获得最优任务序列方案；最后，根据初始环境信息建立环境地图模型，根据最优任务分配方案、最优任务序列方案以及动静态障碍物、任务地块之间的路径代价、路径平滑因素，通过改进蚁群算法进行路径规划，获得最优路径规划方案，寻求一条无碰撞的最优路径。
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公开(公告)号：CN105446142A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510994351.3
申请日：2015-12-25
Applicant: 中国农业大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明涉及一种温室CO2气肥增施方法、装置及系统，其中方法包括：获取温室内的环境信息和作物的光合速率值；将环境信息、光合速率值分别作为输入变量、输出变量，建立基于SVM的光合速率预测模型；分析得到各环境因子交互作用下CO2浓度及光合速率间的关系曲线图；从关系曲线图中获取各特定环境因子变量组合条件下最大光合速率值对应的CO2浓度饱和点；建立CO2增施调控模型；计算CO2供给量，并控制向温室内增施CO2。装置包括数据采集单元、光合速率预测模型建立单元、分析处理单元、CO2增施计算单元和执行控制单元。通过本发明的CO2气肥增施方法、装置及系统，能快速准确的计算最优CO2供给量，实现CO2气肥增施的精细调控，提高作物的光合作用效率和作物的产量。
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公开(公告)号：CN114581450A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210134632.1
申请日：2022-02-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于点云图像转换的玉米株高茎粗测量方法及装置，其中基于点云图像转换的玉米株高茎粗测量方法，包括：获取不同玉米品种在不同生长周期的原始点云数据；将所述原始点云数据处理为上层玉米植株点云数据和有效区域玉米点云数据；对所述有效区域玉米点云数据进行点云图像转换茎叶分割处理，得到玉米茎秆点云数据和非茎秆点云数据；基于对所述上层玉米植株点云数据、所述玉米茎秆点云数据和所述非茎秆点云数据的测量处理，得到玉米株高和茎粗。本发明能够提高测量玉米株高和茎粗的效率和精度，也适用于不同生长期、不同玉米品种的玉米株高和茎粗测量，不仅能够实现连续监测，也降低了人力成本。
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公开(公告)号：CN114419152A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210041471.1
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明移动平台目标检测跟踪技术领域，涉及一种基于多维度点云特征的目标检测与跟踪方法，该方法包括如下步骤：S1、融合数据采集；S2、目标检测；S3、目标跟踪；S4、环境地图生成。本发明通过基于多维度点云特征的分析组合，能够实现无人车、机器人等移动平台在复杂地面环境下对动静态目标的准确、稳定检测与跟踪，为避障、行为预测等提供可靠参考。
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