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龍圖騰網(wǎng)恭喜博創(chuàng)聯(lián)動(dòng)科技股份有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119374624B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411934547.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C21/34；該發(fā)明授權(quán)一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法及系統(tǒng)是由陶偉;潘嗣南;磨鍵琨;劉麒麟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法及系統(tǒng)，方法包括：圖像采集、農(nóng)田圖像處理、農(nóng)機(jī)路徑規(guī)劃和農(nóng)機(jī)導(dǎo)航。本發(fā)明屬于導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法及系統(tǒng)，本方案引入增強(qiáng)系數(shù)和伽瑪校正計(jì)算細(xì)節(jié)增強(qiáng)圖像，基于亮度調(diào)整量和亮度增強(qiáng)系數(shù)計(jì)算反射分量，基于顯著度完成低頻融合，基于PA?PCNN完成高頻融合，得到農(nóng)田增強(qiáng)圖像，并構(gòu)建農(nóng)田地圖；基于路徑長(zhǎng)度和路徑平滑度計(jì)算適應(yīng)度值，設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃熵差和自適應(yīng)閾值，并引入膨脹系數(shù)和加速因子對(duì)個(gè)體位置進(jìn)行分段更新，基于障礙物和農(nóng)田邊界進(jìn)行位置檢測(cè)，確定最優(yōu)路徑規(guī)劃方案，提高了農(nóng)機(jī)導(dǎo)航的準(zhǔn)確性和工作效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)機(jī)導(dǎo)航方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：步驟S1：圖像采集，采集歷史農(nóng)田圖像和實(shí)時(shí)農(nóng)田圖像；步驟S2：農(nóng)田圖像處理，引入增強(qiáng)系數(shù)和伽瑪校正計(jì)算細(xì)節(jié)增強(qiáng)圖像，基于高斯濾波進(jìn)行邊緣強(qiáng)化，并基于亮度調(diào)整量和亮度增強(qiáng)系數(shù)計(jì)算反射分量，計(jì)算邊緣增強(qiáng)圖像，使用NSST進(jìn)行圖像分解，基于顯著度完成低頻融合，基于PA-PCNN完成高頻融合，再進(jìn)行逆NSST處理，得到農(nóng)田增強(qiáng)圖像，并構(gòu)建農(nóng)田地圖；步驟S3：農(nóng)機(jī)路徑規(guī)劃，基于路徑長(zhǎng)度和路徑平滑度計(jì)算適應(yīng)度值，設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃熵和自適應(yīng)閾值，并引入膨脹系數(shù)和加速因子對(duì)個(gè)體位置進(jìn)行分段更新，基于障礙物和農(nóng)田邊界進(jìn)行位置檢測(cè)，確定最優(yōu)路徑規(guī)劃方案；步驟S4：農(nóng)機(jī)導(dǎo)航，將最優(yōu)路徑發(fā)送至農(nóng)機(jī)控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航；在步驟S3中包括步驟S33：設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃熵，所用公式如下： ； ；式中，和分別是第t次和第t-1次迭代時(shí)的路徑規(guī)劃熵，t是迭代索引，是第t次迭代時(shí)的路徑規(guī)劃熵差，和分別是第t次和第t-1次迭代時(shí)第h個(gè)種群的適應(yīng)度值，和分別是第t次和第t-1次迭代時(shí)第m個(gè)種群的適應(yīng)度值，α是調(diào)整因子，H是種群數(shù)量，h和m是種群索引；在步驟S3中，所述農(nóng)機(jī)路徑規(guī)劃具體包括以下步驟：步驟S31：初始化，基于農(nóng)田地圖設(shè)定路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)，在起點(diǎn)和終點(diǎn)之間進(jìn)行路徑規(guī)劃，每個(gè)路徑規(guī)劃方案包含D個(gè)導(dǎo)航點(diǎn)，用個(gè)體位置作為導(dǎo)航點(diǎn)的代表，D個(gè)個(gè)體位置組成一個(gè)種群，用種群作為路徑規(guī)劃方案的代表，在農(nóng)田邊界內(nèi)，避開(kāi)障礙物隨機(jī)生成H個(gè)種群；步驟S32：計(jì)算適應(yīng)度值，基于路徑長(zhǎng)度和路徑平滑度計(jì)算種群的適應(yīng)度值，所用公式如下： ；式中，Lh是第h個(gè)種群的適應(yīng)度值，h是種群索引，ω1和ω2分別是路徑長(zhǎng)度權(quán)重和路徑平滑度權(quán)重，和分別是第h個(gè)種群對(duì)應(yīng)的路徑長(zhǎng)度和路徑平滑度；步驟S33：設(shè)計(jì)路徑規(guī)劃熵；步驟S34：計(jì)算自適應(yīng)閾值，所用公式如下： ；式中，μ（t）是第t次迭代時(shí)的自適應(yīng)閾值，是第t次迭代時(shí)所有種群的平均適應(yīng)度值；步驟S35：種群更新；步驟S36：位置檢測(cè)，預(yù)先設(shè)置第一檢測(cè)閾值J1和第二檢測(cè)閾值J2，計(jì)算H個(gè)種群中每個(gè)個(gè)體位置與最近障礙物之間的最小歐幾里得距離J1min，若種群h中存在J1minJ1，則轉(zhuǎn)至步驟S35對(duì)種群h重新進(jìn)行更新；計(jì)算H個(gè)種群中每個(gè)個(gè)體位置與農(nóng)田邊界之間的最小歐幾里得距離J2min，若種群h中存在J2minJ2，則轉(zhuǎn)至步驟S35對(duì)種群h重新進(jìn)行更新；否則，轉(zhuǎn)至步驟S37；步驟S37：最優(yōu)路徑規(guī)劃方案確定，預(yù)先設(shè)定適應(yīng)度閾值，更新種群的適應(yīng)度值，當(dāng)最優(yōu)種群的適應(yīng)度值低于適應(yīng)度閾值時(shí)，將最優(yōu)種群代表的路徑規(guī)劃方案確定為最優(yōu)路徑規(guī)劃方案；否則，若達(dá)到最大迭代次數(shù)，則返回步驟S31重新初始化；否則，將迭代次數(shù)加1并返回步驟S33繼續(xù)迭代。

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