基于深度学习的立体栽培模式下小型西瓜识别与定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210855613.8
IPC分类号：G06T7/136;G06T5/00;G06T7/90;G06V10/25;G06V10/40
申请日期：
2022-07-20
申请人：
中国农业大学

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著录项信息

专利名称	基于深度学习的立体栽培模式下小型西瓜识别与定位方法
申请号	CN202210855613.8	申请日期	2022-07-20
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-08	公开/公告号	CN115311316A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/136 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕 G06T7/136 涉及阈值〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;3;6;;;G;0;6;T;5;/;0;0;;;G;0;6;T;7;/;9;0;;;G;0;6;V;1;0;/;2;5;;;G;0;6;V;1;0;/;4;0查看分类表>
申请人	中国农业大学	申请人地址	北京市海淀区清华东路17号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国农业大学	当前权利人	中国农业大学
发明人	袁挺;尹金亮;汪瀚;扶君;张志芹;汪松;杨晨;张宇;张春龙;张俊雄;李伟
代理机构	北京中安信知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	李彬;徐林

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的立体栽培模式下小型西瓜识别与定位方法，通过建立基于深度学习的第一级SSD目标检测模型和基于伪彩色深度图像分割的第二级目标质心提取模型对检测目标进行识别，标记检测目标质心点，即泛化兴趣点；确定采摘点在图像坐标系下的坐标，再确定采摘点在相机坐标系下的坐标，完成西瓜识别与定位。本发明能够满足真实采摘作业时小型西瓜实时检测的需要，识别检测速度快；实现了小型西瓜收获作业的实时检测及识别定位功能，解决了在温室立体栽培环境下目标信息的获取鲁棒性差的问题。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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