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公开(公告)号：CN118587288A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202411066895.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶芽叶采摘点定位方法及装置，通过所采集的非结构化茶园环境下的茶芽叶图像数据，构建目标非结构化环境下茶芽叶实例分割模型，随后利用目标非结构化环境下茶芽叶实例分割模型确定待测茶芽叶图像数据对应的小视场下茶芽叶视觉识别结果，并基于该结果确定对应的茶芽叶三维空间坐标，以确定采摘点及其采摘点三维坐标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097030B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410487364.0
申请日：2024-04-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06T17/20 , G06T5/30 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供了一种基于BundleFusion的三维重建方法，包括使用已训练Mask‑RCNN模型提取识别图像数据集中的动态物体区域，对动态物体区域对应的动态标签进行标签一致性处理，得到一致性掩膜。对一致性掩膜进行膨胀处理，得到膨胀后掩膜。从相机图像中将膨胀后掩膜去除，得到掩膜去除图像。将掩膜去除图像和空间定位数据输入BundleFusion模型进行三维重建，得到三维网格模型。对动态物体区域对应的动态标签进行标签一致性处理，得到一致性掩膜，防止出现上下帧标签不一致和上下帧标签混乱的情况，从而降低出现误检和漏检的概率。膨胀后掩膜全部覆盖动态物体，可以降低动态物体边缘的掩膜覆盖不完全，而导致产生大量的ORB特征或光流特征点，在减少误差的同时保证了点云的生成。
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公开(公告)号：CN118096891B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410494605.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/0464 , G06T7/11
Abstract: 本发明提供了一种基于采摘机器人的茶芽叶位姿估计方法和系统，包括构建图像数据集，采用BAM注意力机制和softNMS方法优化Yolov8网络，得到分割模型，使用分割模型从图像背景中分割出茶芽叶。根据深度图像构建茶芽叶的点云数据，对点云数据进行预处理，得到预处理后点云。采用随机采样一致性方法确定预处理后点云的主方向，基于主方向构建茶芽叶采摘模型，根据茶芽叶采摘模型估计茶芽叶位姿。获取茶芽叶掩膜的深度信息，并结合点云数据处理来实现对茶芽叶进行高精度估计，为采摘机器人提供了精确的定位和导航能力，有助于提高茶叶采摘的自动化水平和效率。分割模型可以从复杂的背景中提取茶芽叶的语义特征，实现在非结构化的茶园环境中准确分割茶芽叶。
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公开(公告)号：CN117765085B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410195060.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶芽叶采摘远近交替定位方法，包括采用静态相机远距离拍摄茶芽叶，得到第一图像，其中，静态相机由三点静态标定法标定。将第一图像输入目标检测模型进行目标检测，得到茶芽叶的当前全局位置。基于茶芽叶的当前全局位置控制采摘机构靠近茶芽叶，直到目标距离小于或等于目标距离阈值。采用动态相机近距离拍摄茶芽叶，得到第二图像，其中，动态相机由动态标定法标定。将第二图像输入语义分割模型进行语义分割，得到茶芽叶的当前局部位置。语义分割可以分割出不同形态的茶芽叶，对茶芽叶进行精细化定位，得到茶芽叶的当前局部位置的准确度较高，根据当前局部位置可以控制采摘机构精准地采摘茶芽叶。
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公开(公告)号：CN117765085A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410195060.7
申请日：2024-02-22
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种茶芽叶采摘远近交替定位方法，包括采用静态相机远距离拍摄茶芽叶，得到第一图像，其中，静态相机由三点静态标定法标定。将第一图像输入目标检测模型进行目标检测，得到茶芽叶的当前全局位置。基于茶芽叶的当前全局位置控制采摘机构靠近茶芽叶，直到目标距离小于或等于目标距离阈值。采用动态相机近距离拍摄茶芽叶，得到第二图像，其中，动态相机由动态标定法标定。将第二图像输入语义分割模型进行语义分割，得到茶芽叶的当前局部位置。语义分割可以分割出不同形态的茶芽叶，对茶芽叶进行精细化定位，得到茶芽叶的当前局部位置的准确度较高，根据当前局部位置可以控制采摘机构精准地采摘茶芽叶。
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公开(公告)号：CN117078083A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311039255.4
申请日：2023-08-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F30/28 , F26B25/00 , A23F3/06 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/12 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种适用于茶叶干燥系统的多体系评估方法，包括以下步骤：建立茶叶干燥系统的双重体系评估模型，该双重体系评估模型包括技术经济评估体系模型和能量评估体系模型；根据茶叶干燥系统的相关参数求解上述技术经济评估体系模型和能量评估体系模型，获得技术经济评估指标和能量评估评估指标；基于技术经济评估指标判断茶叶干燥系统的可投资性；基于能量评估指标判断茶叶干燥系统的可持续性以及获取优化方向。本发明对茶叶干燥系统进行能量性能和经济性能，多体系地对茶叶干燥系统的性能进行评价与对比，为不断改进完善茶叶干燥系统的各项性能提供理论支撑，有助于对茶叶干燥系统进行优化，从而提高干燥系统的干燥效率、品质与经济效益。
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