公开(公告)号：CN116188987A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310189828.5

申请日：2023-03-02

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 权龙哲 ,  杨允欢

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波和深度学习的玉米田地多种类杂草实时识别算法，属于深度学习和精准农业领域。在对苗草识别的过程中，融合卡尔曼滤波和IOU匹配技术构成稳定追踪算法，再结合颜色分割技术和形态学分析处理，实现多种类、多特征暴露程度杂草的识别。大幅提高通过人工智能算法对玉米苗和杂草的识别率，对精准农业打下基础。

公开(公告)号：CN116368972A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310189818.1

申请日：2023-03-02

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 权龙哲 ,  尹志强 ,  金宙乐 ,  王子旭 ,  时义辉 ,  杨允欢 ,  陈天保

IPC: A01B39/18 ,  A01B39/22 ,  A01B39/02 ,  A01B39/08

Abstract: 本发明旨在提供一种行株间多维度区域松土除草机，在基于传统除草机械通用除草工艺的基础上，采用多维度行间铲和株间旋转铲相结合办法，解决除草不彻底、易损伤苗等问题。在视觉识别基础下检测不等距苗间距时，控制株间旋转铲运动，有效防止垄上苗损伤，同时基于控制算法对株间旋转铲有效翻掘杂草。通过视觉识别技术检测苗间距离，利用智能控制算法实时调控旋转铲运动参数，在苗间距离不均匀的作业工况下，实现苗间高效除草、松土作业，有效防止垄上苗损伤。本发明可以在铲除杂草的同时进行松土操作，并一定程度上通过株间旋转笼回收杂草，避免大面积杂草再生，具有很好的创新性。