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龍圖騰網(wǎng)獲悉河南農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利基于機器視覺的植物高壟栽培環(huán)境的作物導(dǎo)航線提取方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116128816B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211643115.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)基于機器視覺的植物高壟栽培環(huán)境的作物導(dǎo)航線提取方法是由張秀麗;周湘銘;周培林;黃偉華;宋強龍;裴宜坤;丁建朋;趙任重;馬少帥;湯勝美;許丹丹;雷佩設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-12-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于機器視覺的植物高壟栽培環(huán)境的作物導(dǎo)航線提取方法在說明書摘要公布了：基于機器視覺的植物高壟栽培環(huán)境的作物導(dǎo)航線提取方法，相機獲取RGB顏色空間的圖像，將圖像顏色空間轉(zhuǎn)化為CIE?Lab顏色空間。提取CIE?Lab顏色空間的a分量實現(xiàn)初步提取作物行特征，結(jié)合OTSU和形態(tài)學(xué)處理實現(xiàn)完全分離作物行和背景。采用等距分段垂直投影法提取作物行特征點。運用自適應(yīng)聚類方法對相鄰特征點進(jìn)行聚類處理，運用動態(tài)分割點聚類方法確定最終聚類的特征點集，并使用橫向距離優(yōu)化法和點線距離優(yōu)化法對特征點集進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化過程中采用基于Huber損失函數(shù)的線性回歸方法進(jìn)行擬合，根據(jù)作物行線計算導(dǎo)航線。最后引入動態(tài)分割水平條帶數(shù)量反饋機制提高算法多時期適應(yīng)能力。本發(fā)明的圖像處理過程的每幀平均耗時38.53ms，能夠滿足視覺導(dǎo)航的效率要求。

本發(fā)明授權(quán)基于機器視覺的植物高壟栽培環(huán)境的作物導(dǎo)航線提取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于機器視覺的植物高壟栽培環(huán)境的作物導(dǎo)航線提取方法，其特征在于：它包括如下步驟： S1:采用彩色相機獲取農(nóng)田RGB圖像； S2:將圖像顏色空間由RGB顏色空間轉(zhuǎn)化為CIE-Lab顏色空間； S3:提取CIE-Lab顏色空間的a分量實現(xiàn)初步提取作物行特征，對獲取的彩色圖像灰度化處理； S4:對灰度化圖像進(jìn)行二值化處理，得到二值圖像； S5:對二值圖像濾除噪聲； S6:采用改進(jìn)的等距分段垂直投影法提取作物行特征點； S7:運用自適應(yīng)聚類方法對相鄰特征點進(jìn)行聚類處理； S8:運用動態(tài)分割點聚類方法確定最終聚類的特征點集； S9:并使用橫向距離優(yōu)化法和點線距離優(yōu)化法對特征點集進(jìn)行優(yōu)化處理，優(yōu)化過程中采用基于Huber損失函數(shù)的線性回歸方法對優(yōu)化后的特征點集合擬合處理； S10:根據(jù)作物行線計算導(dǎo)航線； S11:引入動態(tài)分割水平條帶數(shù)量反饋機制提高算法多時期適應(yīng)能力； 步驟S6包括如下步驟： 1依據(jù)動態(tài)分割水平條帶數(shù)量反饋機制計算水平條帶數(shù)目ND； 2根據(jù)水平條帶數(shù)目ND計算水平條帶高度D； 3在二值圖像內(nèi)劃分出ND條水平條帶，按照自下而上的順序為所有的劃分的水平條帶編號，初始化x＝ND-1，在第x段水平條帶中，尋找fi,j＝255的點，將同一列fi,j＝255的點投影累加至列坐標(biāo)軸上得到垂直投影統(tǒng)計圖； 4計算第x段水平條帶的垂直投影統(tǒng)計圖，記作第x垂直投影統(tǒng)計圖；設(shè)pi為二值水平條帶位于第i列的像素值為255的像素點的個數(shù)，pi的計算公式表達(dá)式如公式1所示，其中i∈{0,1,2,…,u}；x∈{ND-1,…,2,1,0}； 5計算在第x垂直投影統(tǒng)計圖的所有列的pi的平均投影值avgpx；將較大較高的峰值區(qū)域認(rèn)定為作物特征區(qū)域，將作物特征區(qū)域簡化成一個點，該點即為作物特征點；avgpx計算公式： 其中，W為圖像寬度； 6采用基于面積閾值的特征點縱坐標(biāo)值確定方法，確定特征點水平線的縱坐標(biāo)為mx， Yx＝UppB+mx4 其中，ths為圖像面積閾值，Yx為第x段水平條帶中每個特征點的縱坐標(biāo)值； 7比較pi和mx的大小關(guān)系； Bi為第x垂直投影的二值統(tǒng)計值； 8特征點的橫坐標(biāo)計算公式如下： 其中p_midc表示在第x段水平條帶中編號為c的特征點的橫坐標(biāo)；u1為連續(xù)數(shù)據(jù)集合的起始點；u2為連續(xù)數(shù)據(jù)集合的終止點；nk為連續(xù)數(shù)據(jù)集合的數(shù)據(jù)個數(shù)；nk＝u2-u1；thn為噪聲判斷閾值； 9輸出特征點集合SET_FP＝{p_mid0,Yx,p_mid1,Yx,p_mid2,Yx,…,p_midQ-1,Yx}，Q為該段水平條帶中的特征點數(shù)目； 10令x＝x-1，循環(huán)重復(fù)步驟4～9，直到x0時，程序停止運行。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：450002 河南省鄭州市金水區(qū)文化路95號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。