[发明专利]基于图像处理的油菜收获喂入量检测方法及装置在审

专利信息
申请号: 202110158140.1 申请日: 2021-02-04
公开(公告)号: CN113239715A 公开(公告)日: 2021-08-10
发明(设计)人: 朱张青;张姝琦;辛博;陈春林 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/80
代理公司: 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 代理人: 奚铭
地址: 210023 江苏*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 基于图像处理的油菜收获喂入量检测方法及装置,利用深度学习设计并搭建了符合油菜生长特性的卷积神经网络模型,在油菜收割机上安装相机拍摄油菜照片,用于对油菜疏密度和高度进行检测,利用卷积神经网络对油菜疏密度等级进行估计,并结合进入喂入口的油菜高度,获得喂入量。本发明能解决由于人工观测不准确带来的对疏密度的错误估计,大大减小了喂入量检测误差,实现了科学的控制收割机的前进速度,提高了收割机的收获效率,降低了收割机阻塞的风险。
搜索关键词: 基于 图像 处理 油菜 收获 喂入量 检测 方法 装置
【主权项】:
暂无信息
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