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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：CN111656951A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010402832.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国农业大学
IPC: A01D41/127 , B60W40/105 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供的收割机车速控制方法及系统，该包括：实时检测目标收割机在当前时刻的工作状态数据，包括收割机喂入量、谷物含水率、谷物流量和收割机车速；将工作状态数据输入至车速预测网络模型，获取由车速预测网络模型输出的下一时刻的收割机车速的预测值，车速预测网络模型为BP神经网络模型；在下一时刻则将收割机车速调整至收割机车速的预测值，完成目标收割机的车速控制。本发明实施例以当前时刻的工作状态数据作为输入量，下一时刻收割机车速作为输出量，建立BP神经网络模型，综合考虑了收获条件对收获工作的影响，为指导驾驶员工作、降低劳动强度，提高收割机寿命有重要意义，同时为实现农业机械智能化打下基础。
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公开(公告)号：CN114705194A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210398249.7
申请日：2022-04-15
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于拓扑地图和时间窗的多农机协同全局路径冲突检测方法，包括环境地图建立、路径预规划、路径冲突检测、路径重规划。首先，根据农田作业环境地图中的道路信息，计算各节点的平面坐标和各边的权重信息，并构建农田作业环境拓扑地图；其次，利用Dijkstra算法进行全局路径寻优，生成任务列表中所有任务的路径起始节点到路径目标节点的预规划路径集合；然后，根据路径预规划结果，基于时间窗进行全局路径冲突检测，判断所有任务路径的时间窗是否存在冲突，并进行冲突分类；最后，根据任务优先级和冲突类型采用相应的等待策略或更改路径策略，选取耗时最少的冲突解决策略，生成各路径的时间窗，得到一个安全且高效的多农机协同作业全局路径规划方案。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112020986A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010938540.X
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明属于农业检测技术领域，具体涉及一种冲量式谷物联合收割机产量监测系统及方法。本发明以CAN总线为基本通讯方式，通过显示终端实现产量计算、产量显示和产量数据的远距离传输。为了减小扫边收获对产量系数标定的影响，提高采样点产量的计算准确度，本发明在归纳现有产量监测系统构成的基础上，提出一种产量系数标定方法，该方法依据系统中各采集器反馈值，使用GNSS定位传感器7，分别标识出扫边收获区和回转收获区，分别提出两种区域的产量标定系数，并在常规收获时，识别收割机的实时位置，采用相应的产量系数计算采样点的产量值，从而达到提高产量监测精度，还原农田真实产量分布的目的。
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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：CN111656951B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010402832.1
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国农业大学
IPC: A01D41/127 , B60W40/105 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供的收割机车速控制方法及系统，该包括：实时检测目标收割机在当前时刻的工作状态数据，包括收割机喂入量、谷物含水率、谷物流量和收割机车速；将工作状态数据输入至车速预测网络模型，获取由车速预测网络模型输出的下一时刻的收割机车速的预测值，车速预测网络模型为BP神经网络模型；在下一时刻则将收割机车速调整至收割机车速的预测值，完成目标收割机的车速控制。本发明实施例以当前时刻的工作状态数据作为输入量，下一时刻收割机车速作为输出量，建立BP神经网络模型，综合考虑了收获条件对收获工作的影响，为指导驾驶员工作、降低劳动强度，提高收割机寿命有重要意义，同时为实现农业机械智能化打下基础。
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公开(公告)号：CN112020986B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010938540.X
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明属于农业检测技术领域，具体涉及一种冲量式谷物联合收割机产量监测系统及方法。本发明以CAN总线为基本通讯方式，通过显示终端实现产量计算、产量显示和产量数据的远距离传输。为了减小扫边收获对产量系数标定的影响，提高采样点产量的计算准确度，本发明在归纳现有产量监测系统构成的基础上，提出一种产量系数标定方法，该方法依据系统中各采集器反馈值，使用GNSS定位传感器7，分别标识出扫边收获区和回转收获区，分别提出两种区域的产量标定系数，并在常规收获时，识别收割机的实时位置，采用相应的产量系数计算采样点的产量值，从而达到提高产量监测精度，还原农田真实产量分布的目的。
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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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