基本信息:
- 专利标题： 一种基于多源图像深度学习的残茬覆盖地面距离测量方法
- 申请号：CN202410470696.8 申请日：2024-04-18
- 公开(公告)号：CN118424113B 公开(公告)日：2025-04-15
- 发明人： 张星宇 , 王传超 , 王宝超 , 宗清涛 , 王鹏翼 , 孙启龙
- 申请人： 青岛农业大学
- 申请人地址： 山东省青岛市城阳区长城路
- 专利权人： 青岛农业大学
- 当前专利权人： 青岛农业大学
- 当前专利权人地址： 山东省青岛市城阳区长城路
- 代理机构： 哈尔滨龙科专利代理有限公司
- 代理人： 王恒
- 主分类号： G01B11/02
- IPC分类号： G01B11/02 ; G06T7/55 ; G06T7/30 ; G06T7/11 ; G06T7/136 ; G06T5/30 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G06F17/18 ; G01B11/22
摘要：
一种基于多源图像深度学习的残茬覆盖地面距离测量方法，涉及农业机械地表测量技术领域。使用图像数据集进行神经网络训练，得到能够在平面图像中分割出残茬覆盖区域的神经网络模型；获取残茬覆盖地表的深度图像和平面图像，通过配准将平面图像与深度图像对齐；将平面图像输入到神经网络模型，得到残茬覆盖区域的二值化图像；进行形态学运算提升鲁棒性；得到去除残茬覆盖的深度图像，求无覆盖物影响区域的像素值的平均值并换算为距离，即得到真实的地面距离。通过多源获取地面信息配合神经网络图像分割和形态学处理，能够在不同环境下更加精准的得到去除覆盖物干扰的地面距离信息，提高测距的准确性和鲁棒性，具有适应性强、精度高的优点。
公开/授权文献:
- CN118424113A 一种基于多源图像深度学习的残茬覆盖地面距离测量方法 公开/授权日：2024-08-02
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G01 | 测量；测试 |
| ----G01B | 长度、厚度或类似线性尺寸的计量；角度的计量；面积的计量；不规则的表面或轮廓的计量 |
| ------G01B11/00 | 以采用光学方法为特征的计量设备 |
| --------G01B11/02 | .用于计量长度、宽度或厚度 |