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龍圖騰網恭喜青島農業大學申請的專利一種基于多源圖像深度學習的殘茬覆蓋地面距離測量方法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：CN118424113B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202410470696.8，技術領域涉及：G01B11/02；該發明授權一種基于多源圖像深度學習的殘茬覆蓋地面距離測量方法是由張星宇;王傳超;王寶超;宗清濤;王鵬翼;孫啟龍設計研發完成，并于2024-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源圖像深度學習的殘茬覆蓋地面距離測量方法在說明書摘要公布了：一種基于多源圖像深度學習的殘茬覆蓋地面距離測量方法，涉及農業機械地表測量技術領域。使用圖像數據集進行神經網絡訓練，得到能夠在平面圖像中分割出殘茬覆蓋區域的神經網絡模型；獲取殘茬覆蓋地表的深度圖像和平面圖像，通過配準將平面圖像與深度圖像對齊；將平面圖像輸入到神經網絡模型，得到殘茬覆蓋區域的二值化圖像；進行形態學運算提升魯棒性；得到去除殘茬覆蓋的深度圖像，求無覆蓋物影響區域的像素值的平均值并換算為距離，即得到真實的地面距離。通過多源獲取地面信息配合神經網絡圖像分割和形態學處理，能夠在不同環境下更加精準的得到去除覆蓋物干擾的地面距離信息，提高測距的準確性和魯棒性，具有適應性強、精度高的優點。

本發明授權一種基于多源圖像深度學習的殘茬覆蓋地面距離測量方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多源圖像深度學習的殘茬覆蓋地面距離測量方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟一：使用圖像數據集進行神經網絡訓練，所述圖像數據集中包含地表的平面圖像和對應已標定的殘茬覆蓋區域的二值化圖像，經過神經網絡訓練后得到能夠在平面圖像中分割出殘茬覆蓋區域的神經網絡模型；步驟二：獲取殘茬覆蓋地表的深度圖像和平面圖像，通過配準將平面圖像與深度圖像對齊，使得相同像素坐標x,y下的像素對應的實物相一致，深度圖像x,y下的像素對應的物體距離為zx,y；步驟三：將步驟二處理后的平面圖像輸入到步驟一中訓練好的神經網絡模型，得到殘茬覆蓋區域的二值化圖像mask1，表征殘茬覆蓋區域S′C和沒有殘茬覆蓋區域G′C，殘茬覆蓋區域的二值化圖像mask1中不同x,y坐標下像素值m′x,y分別為： 步驟四：將步驟三得到的殘茬覆蓋區域的二值化圖像mask1進行形態學運算提升魯棒性后得到殘茬覆蓋區域的二值化圖像mask2，表征殘茬覆蓋區域SC和沒有殘茬覆蓋區域GC，殘茬覆蓋區域的二值化圖像mask2中不同x,y坐標下像素值mx,y分別為： 步驟五：設D為深度圖像中所有像素點坐標x,y的集合，SD為殘茬覆蓋區域像素點坐標的集合，GD為無殘茬覆蓋區域像素點坐標的集合，由步驟二可知：SD＝SC根據殘茬覆蓋區域的二值化圖像mask2，將深度圖像中殘茬覆蓋區域SC對應點的像素值設置為0，其余點的像素值保持不變，從而得到去除殘茬覆蓋的深度圖像dst，深度圖像中x,y處像素值為dx,y，則去除殘茬覆蓋的深度圖像dst中x,y處像素值dstx,y如下： 求非零dstx,y的平均值avr，將avr通過單位換算系數g轉換為距離z，z即真實的地面距離。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人青島農業大學，其通訊地址為：266000 山東省青島市城陽區長城路；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。