买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118314443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410270843.7，技术领域涉及：G06V10/84；该发明授权露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置是由吴华瑞;韩笑;朱华吉;缪祎晟;郭旺;崔友林设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置，涉及路径提取技术领域。所述方法包括：基于语义分割网络，确定垄间路径图像的目标分割概率图；所述目标分割概率图表示所述垄间路径图像包含的各像素点属于垄间路径的概率；基于所述目标分割概率图，确定目标参数的值；所述目标参数表示所述垄间路径图像包含的各像素点的权重系数；所述目标参数用于活动轮廓模型；基于所述活动轮廓模型、所述目标分割概率图与所述目标参数的值，对露地蔬菜无人拖拉机作业过程中的垄间路径进行提取。本申请提供的露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置，可以提高垄间路径的提取精度。

本发明授权露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法，其特征在于，包括：基于语义分割网络，确定垄间路径图像的目标分割概率图；所述目标分割概率图表示所述垄间路径图像包含的各像素点属于垄间路径的概率；基于所述目标分割概率图，确定目标参数的值；所述目标参数表示所述垄间路径图像包含的各像素点的权重系数；所述目标参数用于活动轮廓模型；基于所述活动轮廓模型、所述目标分割概率图与所述目标参数的值，对露地蔬菜无人拖拉机作业过程中的垄间路径进行提取；所述基于所述活动轮廓模型、所述目标分割概率图与所述目标参数的值，对露地蔬菜无人拖拉机作业过程中的垄间路径进行提取，包括：将所述目标分割概率图输入所述活动轮廓模型；并将所述目标参数的值作为所述活动轮廓模型的能量泛函对应的参数值；确定所述活动轮廓模型的能量泛函的第一目标值；基于所述第一目标值，对所述目标分割概率图包含的露地蔬菜无人拖拉机作业过程中的垄间路径进行提取；能量泛函包含两项：数据项和形状先验项；能量泛函为：EFEACc1，c2，ux＝λ1∫Ω[ux]m|Ix-c1|2dx+λ2∫Ω[1-ux]m|Ix-c2|2dx+ηLengthC； 其中，EFEACc1，c2，ux表示能量泛函，c1表示曲线内部的图像的平均灰度值，c2表示曲线外部的图像的平均灰度值，ux表示隶属度函数，λ1表示第一权重系数，Ω表示垄间路径图像域，m表示指数，λ2表示第二权重系数，η表示常数，η≥0，为固定的参数，LengthC代表垄间路径区域的边界C的长度；所述方法还包括：语义分割网络为Deeplabv3+语义分割网络；且Deeplabv3+语义分割网络最后一层添加1×1卷积，通过1×1卷积后回归一个符号距离图和一个标签距离图；所述Deeplabv3+语义分割网络具有对称的编码器-解码器结构，在所述Deeplabv3+语义分割网络的解码器的下3层引入活动轮廓模型，将每一层训练得到的分割概率图利用活动轮廓模型进行更精细划分，然后与网络每一层的原始输出特征图相加，进行垄间边缘的精细提取；基于Dice损失函数与距离损失函数，确定所述语义分割网络的损失函数；所述距离损失函数是基于符号距离图与标签距离图确定的；所述符号距离图与所述标签距离图是基于所述语义分割网络确定的；所述活动轮廓模型的损失函数为交叉熵损失函数；所述交叉熵损失函数是基于所述语义分割网络确定的；语义分割模型主干网络的损失函数为：LCNN＝LDice+Ldist；其中，LCNN表示语义分割网络的损失函数，LDice表示Dice损失函数，Ldist表示距离损失函数； 其中，Ldist表示距离损失函数，n表示垄间路径图像包含的像素点个数，pi表示基于语义分割网络确定的符号距离图中第i个像素的预测值，σi表示基于语义分割网络确定的标签距离图中第i个像素的目标值；所述交叉熵损失函数具体计算公式如下： 其中，LACM表示所述交叉熵损失函数，n表示所述垄间路径图像包含的像素点个数，pi表示基于所述语义分割网络确定的符号距离图中第i个像素的预测值，σi表示基于所述语义分割网络确定的标签距离图中第i个像素的目标值；整体的损失函数为：L＝LCNN+LACM；L表示整体损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京市农林科学院信息技术研究中心，其通讯地址为：100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。