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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳化骨龍科技有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)圖像處理與目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)及方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120339890B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(hào)為：202510811602.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/17；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)圖像處理與目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)及方法是由陳熙民;黃松峰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)圖像處理與目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，是基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)圖像處理與目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)及方法，具體方法包括：采集溫室結(jié)構(gòu)參數(shù)、植株分布密度及無人機(jī)飛行數(shù)據(jù)，建立植株?氣流耦合方程，并輸出圖像有效窗口期；實(shí)時(shí)監(jiān)測溫室濕度，建立濕度?反光關(guān)聯(lián)補(bǔ)償模型進(jìn)行形變補(bǔ)償，輸出反光抑制后的畸變校正圖像；基于畸變校正圖像，通過拓?fù)浼s束下的GAN修復(fù)，對圖像中因植株遮擋區(qū)域進(jìn)行處理，輸出遮擋區(qū)域修復(fù)后的目標(biāo)物候選圖；評估目標(biāo)物狀態(tài)，為工作任務(wù)決策提供量化指標(biāo)。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中，動(dòng)態(tài)目標(biāo)物識(shí)別準(zhǔn)確率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)圖像處理與目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)圖像處理與目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟一：采集溫室結(jié)構(gòu)參數(shù)、植株分布密度及無人機(jī)飛行數(shù)據(jù)，建立植株-氣流耦合方程，并輸出圖像有效窗口期； A11：采集溫室結(jié)構(gòu)三維模型和植株種植布局圖，并進(jìn)行溫室微環(huán)境參數(shù)標(biāo)定，所述溫室微環(huán)境參數(shù)包括：平均風(fēng)速和植株分布湍流強(qiáng)度值； 其中，所述溫室結(jié)構(gòu)三維模型包括：通風(fēng)口坐標(biāo)數(shù)據(jù)；所述植株種植布局圖包括：行距數(shù)據(jù)、植株間距數(shù)據(jù)； A12：獲取目標(biāo)物所在植株的特征數(shù)據(jù)以及無人機(jī)的旋翼轉(zhuǎn)速，通過三點(diǎn)彎曲動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)標(biāo)定植株的莖稈抗彎剛度，同時(shí)通過建立非均勻力分布模型，進(jìn)行植株力學(xué)參數(shù)標(biāo)定； 所述莖稈抗彎剛度的標(biāo)定策略為：； 其中，d為莖稈直徑；為三點(diǎn)彎曲動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)中施加的集中力；為支撐跨度；為跨中最大撓度； 所述非均勻力分布模型具體為：； 為無人機(jī)旋翼下洗氣流對植株莖稈施加的分布式空氣動(dòng)力載荷；為根據(jù)A11中湍流強(qiáng)度值修正得到的力轉(zhuǎn)換系數(shù)； 為無人機(jī)的旋翼轉(zhuǎn)速； X為沿植株莖稈的縱向位置；為植株莖稈長度； A21：根據(jù)A11-A12，建立植株擺動(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)測方程，預(yù)測獲取植株上目標(biāo)物的位移量； 所述植株擺動(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)測方程具體為： ； 其中，分別為莖稈密度和截面積；c為阻尼系數(shù)； 同步將A11中標(biāo)定獲得的平均風(fēng)速作為植株擺動(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)測方程的初始條件； A22：根據(jù)植株上目標(biāo)物的位移量及無人機(jī)相機(jī)的采樣頻率，計(jì)算目標(biāo)物的實(shí)時(shí)擺動(dòng)相位，進(jìn)行圖像有效窗口期判定，輸出有效采樣窗口； 所述圖像有效窗口期的判定包括： ； 其中，為目標(biāo)物的實(shí)時(shí)擺動(dòng)相位； 步驟二：實(shí)時(shí)監(jiān)測溫室濕度，建立濕度-反光關(guān)聯(lián)補(bǔ)償模型進(jìn)行形變補(bǔ)償，輸出反光抑制后的畸變校正圖像； 步驟三：基于畸變校正圖像，通過拓?fù)浼s束下的GAN修復(fù)，對圖像中因植株遮擋區(qū)域進(jìn)行處理，輸出遮擋區(qū)域修復(fù)后的目標(biāo)物候選圖； 步驟四：根據(jù)步驟三輸出的修復(fù)圖像，評估目標(biāo)物花蕊的開合角度狀態(tài)和飽和度狀態(tài)，為工作任務(wù)決策提供量化指標(biāo)。

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