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龍圖騰網恭喜博創聯動科技股份有限公司申請的專利一種基于計算機視覺的農機導航方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119374624B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411934547.9，技術領域涉及：G01C21/34；該發明授權一種基于計算機視覺的農機導航方法及系統是由陶偉;潘嗣南;磨鍵琨;劉麒麟設計研發完成，并于2024-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于計算機視覺的農機導航方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于計算機視覺的農機導航方法及系統，方法包括：圖像采集、農田圖像處理、農機路徑規劃和農機導航。本發明屬于導航技術領域，具體是指一種基于計算機視覺的農機導航方法及系統，本方案引入增強系數和伽瑪校正計算細節增強圖像，基于亮度調整量和亮度增強系數計算反射分量，基于顯著度完成低頻融合，基于PA?PCNN完成高頻融合，得到農田增強圖像，并構建農田地圖；基于路徑長度和路徑平滑度計算適應度值，設計路徑規劃熵差和自適應閾值，并引入膨脹系數和加速因子對個體位置進行分段更新，基于障礙物和農田邊界進行位置檢測，確定最優路徑規劃方案，提高了農機導航的準確性和工作效率。

本發明授權一種基于計算機視覺的農機導航方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于計算機視覺的農機導航方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：步驟S1：圖像采集，采集歷史農田圖像和實時農田圖像；步驟S2：農田圖像處理，引入增強系數和伽瑪校正計算細節增強圖像，基于高斯濾波進行邊緣強化，并基于亮度調整量和亮度增強系數計算反射分量，計算邊緣增強圖像，使用NSST進行圖像分解，基于顯著度完成低頻融合，基于PA-PCNN完成高頻融合，再進行逆NSST處理，得到農田增強圖像，并構建農田地圖；步驟S3：農機路徑規劃，基于路徑長度和路徑平滑度計算適應度值，設計路徑規劃熵和自適應閾值，并引入膨脹系數和加速因子對個體位置進行分段更新，基于障礙物和農田邊界進行位置檢測，確定最優路徑規劃方案；步驟S4：農機導航，將最優路徑發送至農機控制系統，實現農機自動導航；在步驟S3中包括步驟S33：設計路徑規劃熵，所用公式如下： ； ；式中，和分別是第t次和第t-1次迭代時的路徑規劃熵，t是迭代索引，是第t次迭代時的路徑規劃熵差，和分別是第t次和第t-1次迭代時第h個種群的適應度值，和分別是第t次和第t-1次迭代時第m個種群的適應度值，α是調整因子，H是種群數量，h和m是種群索引；在步驟S3中，所述農機路徑規劃具體包括以下步驟：步驟S31：初始化，基于農田地圖設定路徑的起點和終點，在起點和終點之間進行路徑規劃，每個路徑規劃方案包含D個導航點，用個體位置作為導航點的代表，D個個體位置組成一個種群，用種群作為路徑規劃方案的代表，在農田邊界內，避開障礙物隨機生成H個種群；步驟S32：計算適應度值，基于路徑長度和路徑平滑度計算種群的適應度值，所用公式如下： ；式中，Lh是第h個種群的適應度值，h是種群索引，ω1和ω2分別是路徑長度權重和路徑平滑度權重，和分別是第h個種群對應的路徑長度和路徑平滑度；步驟S33：設計路徑規劃熵；步驟S34：計算自適應閾值，所用公式如下： ；式中，μ（t）是第t次迭代時的自適應閾值，是第t次迭代時所有種群的平均適應度值；步驟S35：種群更新；步驟S36：位置檢測，預先設置第一檢測閾值J1和第二檢測閾值J2，計算H個種群中每個個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，則轉至步驟S35對種群h重新進行更新；計算H個種群中每個個體位置與農田邊界之間的最小歐幾里得距離J2min，若種群h中存在J2minJ2，則轉至步驟S35對種群h重新進行更新；否則，轉至步驟S37；步驟S37：最優路徑規劃方案確定，預先設定適應度閾值，更新種群的適應度值，當最優種群的適應度值低于適應度閾值時，將最優種群代表的路徑規劃方案確定為最優路徑規劃方案；否則，若達到最大迭代次數，則返回步驟S31重新初始化；否則，將迭代次數加1并返回步驟S33繼續迭代。

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