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龙图腾网恭喜河南科技大学申请的专利一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统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：CN119769284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510273333.X，技术领域涉及：A01D41/12；该发明授权一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统是由田军营;张明川;高航;吴庆涛;朱军龙;高慧敏;韩贝贝;杨美怡;王红艺;赵海霞设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统，涉及农业机械自动化领域，通过成像设备采集农业收割现场视频，得到视频数据；通过图像处理模块接收视频数据并利用预训练的深度学习模型对视频数据进行分析，得到运输车的位置数据；根据运输车的位置数据计算抛料具的调整脉冲信息；根据抛料具的调整脉冲信息，通过卸料控制器实时调整抛料具的位姿，实现自动卸料。本发明能够实时自动调节抛料具的位置实现精准卸料，同时降低算力成本，有助于提高收割机的工作效率，减少对人工的依赖，为中小型企业的智能化转型提供了解决方案。

本发明授权一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过成像设备采集农业收割现场视频，得到视频数据；S2、通过图像处理模块接收视频数据并利用预训练的深度学习模型对视频数据进行分析，得到运输车的位置数据；根据运输车的位置数据计算抛料具的调整脉冲信息；所述深度学习模型为优化后的YOLOV8模型；即将YOLOV8模型骨干部分的Darknet53替换为交替堆叠的ShuffleBlock和AugShuffleBlock；并将AugShuffleBlock中的BN替换为XBN；将YOLOV8模型颈部特征融合前的卷积层替换为3×3的ODConv、C2f替换为DWConv、最后两个Concat替换为ADD；对YOLOV8进行重构后得到的深度学习模型的骨干部分包括：依次连接的卷积层、第一混洗块、第一增强混洗块、第二混洗块、第二增强混洗块、第三混洗块、第三增强混洗块；其中卷积层的输入为整个深度学习模型的输入；对YOLOV8进行重构后得到的深度学习模型的颈部包括：依次连接的第一全维度动态卷积层、第一上采样层、第一拼接层、第一深度可分离卷积层、第二全维度动态卷积层、第二上采样层、第二拼接层、第二深度可分离卷积层、第三深度可分离卷积层、第一特征逐加增强层、第四深度可分离卷积层、第五深度可分离卷积层、第二特征逐加增强层、第六深度可分离卷积层；其中，第一全维度动态卷积层的输入端连接第三增强混洗块的输出端；第一拼接层的另一个输入端连接第二增强混洗块的输出端；第二拼接层的另一个输入端连接第一增强混洗块的输出端；第一特征逐加增强层的另一个输入端连接第二全维度动态卷积层的输出端；第二特征逐加增强层的另一个输入端连接第一全维度动态卷积层的输出端；第二深度可分离卷积层、第四深度可分离卷积层、第六深度可分离卷积层的输出分别作为深度学习模型头部的输入；S3、根据抛料具的调整脉冲信息，通过卸料控制器实时调整抛料具的位姿，实现自动卸料。

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