公开(公告)号：CN114987481A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210636196.8

申请日：2022-06-07

Applicant: 浙江大学

Inventor： 何勇 ,  李禧尧 ,  何立文

IPC: B60W30/18 ,  B60R16/023 ,  B62D55/065 ,  G02B7/04 ,  G03B17/56

Abstract: 本发明的目的是提供一种可自动调焦的田间表型获取履带车及自动调焦方法，涉及作物田间表型获取技术领域，包括履带式行走机构、升降式田间表型获取机构、压电式超声波传感器装置和控制系统；压电式超声波传感器装置用于获取升降式田间表型获取机构与作物的实时距离；控制系统用于根据预设路线控制履带式行走机构运行，并根据升降式田间表型获取机构与作物的实时距离和标定距离，调整升降式田间表型获取机构升降。本发明通过设置升降式田间表型获取机构，使田间表型获取履带车在行驶过程中，升降式田间表型获取机构内推扫式高光谱相机与作物的距离始终保持在标定距离，能够在田间表型获取时进行自动调焦，以保证高光谱图像质量。

公开(公告)号：CN116935376A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202211643072.9

申请日：2022-12-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 冯旭萍 ,  李禧尧 ,  何勇

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不结球白菜叶面的三维形貌图像，作为待识别图像；将所述待识别图像输入神经网络检测计数模型进行不结球白菜叶面刺毛的识别与计数，获得不结球白菜叶面的刺毛数量；所述神经网络检测计数模型为对LeafMaskR‑CNN模型进行训练得到的；基于所述刺毛数量计算不结球白菜叶面的刺毛密度；所述刺毛密度用于量化不结球白菜的叶面刺毛性状。本发明基于不结球白菜叶面的三维形貌图像，采用训练好的LeafMask R‑CNN模型，实现不结球白菜叶面刺毛自动化获取计数和定量评估，提高了量化刺毛密度的效率和准确性。