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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明提出了一种自适应调节激光剂量的激光除草方法及其除草机，通过深度学习模型精准识别杂草种类与生长时期，并且实现杂草精准定位，通过控制激光振镜精确地控制激光的光路，除草机可根据杂草种类与生长时期，自动地调节功率与工作速率，实现激光在杂草上不同时长的驻留，达到以最佳激光剂量、高效、环保的除草效果。设备集成机器视觉、深度学习及机器控制技术，实现除草过程的智能化与自动化，避免化学污染与土壤扰动，保护生态环境。整机配备轮毂电机、工控机等高性能部件，确保稳定高效运行，适用于多种农田环境，提升农业杂草防控的效率与质量。

主权项：1.一种自适应调节激光剂量的激光除草方法及其激光除草机，其特征在于：包括以下步骤：S1、选取农田中不同种类和不同生长时期的杂草，按照100W的增幅，使用从100W到2000W的激光在农田中进行杂草的原位照射，观察经不同激光剂量照射后的杂草的活性，从而获得灭活不同种类、生长时期的杂草的最佳激光剂量；S2、获取农田中不同种类和不同生长时期的杂草的图像，对图像中的杂草进行标记，生成标记文件和对应的标签，将标记文件和标签导入深度学习模型，训练能够识别杂草种类、生长时期以及定位杂草在图像中位置的深度学习模型；S3、用单目相机以视频流的方式获取农田中的图像，将视频流解析成单帧的杂草图像；S4、用S2中获取的深度学习模型对视频流中的每一帧图像进行处理，若图像中没有出现杂草，则继续检测下一帧图像，直到检测到图像中出现杂草；S5、获取S4中检查到杂草的包围框，以及包围框角点的坐标值；S6、通过S5中获取的包围框角点的坐标值，获得杂草中心在图像坐标系中的坐标；S7、基于机器坐标系和图像坐标系的标定结果，输出从图像坐标系到机器坐标系的转换矩阵；S8、获得杂草中心在机器坐标系中的坐标；S9、利用S8中获得的杂草中心在机器坐标系中的坐标，控制程序自动控制激光振镜的偏转，从而对激光的光路进行反射，使激光的光路始终对准杂草；S10、基于获得的灭活不同种类、生长时期的杂草的最佳的激光剂量，以及深度学习模型输出的检测到的杂草种类及生长时期，调节激光除草机的工作速率，在一定的作业时期内，使激光驻留在检测到的杂草上，同时调节激光的功率；S11、持续发射激光，直到随着激光除草机的前进，图像中检测不到所述的杂草为止，而后继续检测下一帧图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种自适应调节激光剂量的激光除草方法及其激光除草机