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龙图腾网获悉黑龙江惠达科技发展有限公司申请的专利基于深度学习的苗线识别的方法、装置和农机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：CN114723818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210333683.7，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于深度学习的苗线识别的方法、装置和农机是由常志中;蒋相哲;王香珊设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的苗线识别的方法、装置和农机在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于深度学习的苗线识别的方法、装置和农机，该方法包括：获取第一图片，并根据所述第一图片生成第二图片，第一图片是农机的摄像头拍摄的图片；使用预先训练的神经网络模型处理所述第二图片，以生成苗线；根据所述苗线的坐标计算各条苗线在所述第一图片的空间关系，得到第一苗线和第二苗线，所述第一苗线和所述第二苗线分别为所述第一图片中的苗线中的最中心的两条苗线；根据所述第一苗线和所述第二苗线生成导航线，所述导航线的横坐标为所述第一苗线的横坐标和所述第二苗线的横坐标的均值。本申请提供的方案，能够兼顾苗线识别的速度和准确率。

本发明授权基于深度学习的苗线识别的方法、装置和农机在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的苗线识别的方法，其特征在于，包括： 获取第一图片，并根据所述第一图片生成第二图片，第一图片是农机的摄像头拍摄的图片； 使用预先训练的神经网络模型处理所述第二图片，以生成苗线； 根据所述苗线的坐标计算各条苗线在所述第一图片的空间关系，得到第一苗线和第二苗线，所述第一苗线和所述第二苗线分别为所述第一图片中的苗线中的最中心的两条苗线； 根据所述第一苗线和所述第二苗线生成导航线，所述导航线的横坐标为所述第一苗线的横坐标和所述第二苗线的横坐标的均值； 在所述使用预先训练的神经网络模型处理所述第二图片，以生成苗线之前，所述方法还包括：对神经网络模型进行训练以得到所述预先训练的神经网络模型； 其中，所述对神经网络模型进行训练包括： 获取第三图片，根据第一比例将所述第三图片缩小至第五图片； 使用骨干网络提取所述第五图片的特征，得到第一特征图； 将所述第一特征图转化为所述苗线的坐标； 使用损失函数对所述神经网络模型进行修正； 所述损失函数满足： Ltotal＝Lcls+αLstr+βLseg， 其中， Lstr＝Lsim+Lshp， Ltotal为所述损失函数，Lcls为分类损失函数，Lstr为结构损失函数，Lseg为分割损失函数，所述分割损失函数用于对所述神经网络模型进行辅助训练，Lsim为相邻损失函数，Lshp为形状损失函数，α为Lstr的放缩参数，β为Lseg的放缩参数，Pi,j对应苗线坐标的预测概率值，Ti,j对应苗线坐标的标签值，LCE为交叉熵损失函数，Loci,j为苗线中苗点的坐标，n对应所述苗线的数量，h对应所述苗线的纵坐标。

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