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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京市農(nóng)林科學(xué)院智能裝備技術(shù)研究中心申請的專利農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標圖像的形態(tài)描述方法及系統(tǒng)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：CN114693948B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21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：202210158466.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/44；該發(fā)明授權(quán)農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標圖像的形態(tài)描述方法及系統(tǒng)是由陳立平;馮青春;李濤;趙春江設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-02-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標圖像的形態(tài)描述方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標的圖像形態(tài)描述方法及系統(tǒng)，方法包括：確定目標與預(yù)設(shè)目標匹配模板之間的第一最佳匹配變換；根據(jù)所述第一最佳匹配變換，確定所述目標輪廓的具體位姿信息。所述系統(tǒng)執(zhí)行所述方法。本發(fā)明通過對農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標例如果實、葉片和花序奇異形態(tài)特征的量化描述，用于目標的輪廓特征部位例如果柄、果萼和果肩精確定位，以及受遮擋輪廓區(qū)域的擬合，從而為農(nóng)業(yè)機器人的精確操作提供依據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標圖像的形態(tài)描述方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標的圖像形態(tài)描述方法，其特征在于，包括：確定目標與預(yù)設(shè)目標匹配模板之間的第一最佳匹配變換；根據(jù)所述第一最佳匹配變換，確定目標輪廓的具體位姿信息；其中，所述具體位姿信息用于對所述目標的圖像形態(tài)進行描述；所述目標包括農(nóng)業(yè)機器人作業(yè)目標；所述預(yù)設(shè)目標匹配模板是通過如下方式獲取的：將初始樣本集合中任一待匹配目標的輪廓特征作為初始匹配模板；確定所述初始樣本集合中其余待匹配目標與所述初始匹配模板之間的第二最佳匹配變換；根據(jù)所述第二最佳變換后的其余待匹配目標的輪廓特征和所述初始匹配模板，對所述初始樣本集合進行更新；將更新后的初始樣本集合中所有待匹配目標的平均形狀與所述初始匹配模板進行第三最佳匹配變換，以對所述平均形狀進行更新，所述平均形狀是通過將更新后的樣本集合中各個待匹配目標的輪廓特征的邊緣點梯度分布特征相加后求平均得到的；確定所述第二最佳匹配變換后的其余待匹配目標與更新后的平均形狀之間的第四最佳匹配變換；根據(jù)所述第四最佳變換后的其余待匹配目標的輪廓特征和所述初始匹配模板，對所述初始樣本集合進行更新，直至更新后的平均形狀收斂，并將收斂的平均形狀作為所述預(yù)設(shè)目標匹配模板。

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)人北京市農(nóng)林科學(xué)院智能裝備技術(shù)研究中心，其通訊地址為：100097 北京市海淀區(qū)曙光花園中路11號農(nóng)科大廈A座1107；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)”。