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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种作物病害的机器人自主超近全景检测定位系统与方法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：CN115131448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210885574.6，技术领域涉及：G06T7/90；该发明授权一种作物病害的机器人自主超近全景检测定位系统与方法是由刘继展;赵升燚;金煜杰;雷小洁;袁子喻;吴硕设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种作物病害的机器人自主超近全景检测定位系统与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种作物病害的机器人自主超近全景检测定位系统与方法，涉及农业机器人领域。机器人自主超近全景检测定位系统包括冠层超近景自适应探测装置和冠层仿形全景捕获装置，通过冠层超近景自适应调节和冠层形态匹配仿形，解决机器人对冠层大差异形态的自主适应和调节；通过冠层全景捕捉拼接方法，实现机器人对冠层超近景三维图像信息的完整获取；进而由病害多层特征模型训练和病害预检‑复检逐级诊断方法，实现机器人对病害部位的自主对焦和精准诊断。本发明解决了机器人作业时，对病害漏检、误检等难题，提高机器人对复杂冠层下病害的检测精度。

本发明授权一种作物病害的机器人自主超近全景检测定位系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种作物病害的机器人自主超近全景检测定位方法，其特征在于：以深度相机位于柔性变形齿条中心处拍摄的RGB图像为基图，深度相机位于柔性变形齿条两端处拍摄的RGB图像为辅图，辅图与基图进行相似特征点检测，实现不同视点的RGB图像拼接，建立冠层全景RGB图像A；根据颜色-深度和红外热相机的坐标对齐关系，拼接出冠层全景三维深度点云数据集B和全景红外热图像C；按照病害类型对应RGB颜色特征、RGB形态特征和热图像温差特征的顺序，依次植入深度学习网络中进行多级特征的逐次训练得到特征图，且将特征加权重聚合，获取冠层多病害多特征固化比对模型；将全景RGB图像A输入冠层多病害多特征固化比对模型，依次进行RGB颜色和RGB形态特征图在线比对，判断出全景RGB图像A与颜色-形态特征综合相似度最高的病害区域；将全景红外热图像C输入冠层多病害多特征固化比对模型，进行染病-健康区域热温差特征在线比对，若检测出全景红外热图像C存在病害温度特征，则冠层的初检存在病害并定位可疑区域C1，反之则无病害；根据初检的可疑区域C1，控制系统进行红外热相机和深度相机的坐标矩阵转换对齐，定位出冠层全景三维深度点云数据集B中的可疑区域B1，控制系统驱动伺服电机向可疑区域B1的正上方运动，深度相机和红外热相机对可疑区域进行自动对焦拍摄，分别得到可疑区域的RGB图像A2和红外热图像C2；控制系统再将所述A2和C2输入到冠层多病害多特征固化比对模型中，完成对可疑区域的复检确定病害种类；所述RGB颜色特征、RGB形态特征由全景RGB图像获取，所述热图像温差特征由全景红外热图像获取。

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