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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质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：CN119648790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411698519.1，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质是由齐龙;何才杰;马锐军;陈豪;张耀轩;蒋郁设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质，方法包括：将原始YOLOv5模型中的主干网络更新为GhostNet网络，将特征融合网络中的特征金字塔网络以及路径聚合网络中卷积更新为Ghost卷积并引入空间金字塔池化模块，以构建田间杂草检测模型；将待检测水稻图像输入至已训练至收敛状态的田间杂草检测模型以确定待检测水稻图像中各个网格单元的田间杂草相对应的预测框，根据田间杂草相对应的预测框确定田间杂草在图像坐标系下的像素坐标；根据所述田间杂草在图像坐标系下的像素坐标确定田间杂草的绝对位置坐标，基于绝对位置坐标对水稻田间中的杂草进行去除。本申请提高了对田间杂草的识别以及定位精度。

本发明授权基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法，其特征在于，包括： 无人机响应对水稻田间杂草进行检测定位的指令，获取水稻田间中的包含有田间杂草的待检测水稻图像； 将原始YOLOv5模型中的主干网络更新为GhostNet网络，将特征融合网络中的特征金字塔网络以及路径聚合网络中卷积更新为Ghost卷积并引入空间金字塔池化模块，在所述特征金字塔网络之前引入通道注意力模块，以构建田间杂草检测模型，其中，所述GhostNet网络包括Ghost Bottleneck结构，所述Ghost Bottleneck结构包括两个Ghost Module模块和一个深度卷积层； 将所述待检测水稻图像输入至已训练至收敛状态的田间杂草检测模型以确定所述待检测水稻图像中各个网格单元的田间杂草相对应的预测框，根据所述田间杂草相对应的预测框确定所述田间杂草在图像坐标系下的像素坐标； 将所述田间杂草在图像坐标系下的像素坐标转化为所述田间杂草的杂草地理坐标以及杂草平面坐标，其包括： 获取所述预测框的中心坐标、网格单元在水平方向的索引、网格单元在垂直方向上的索引、网格单元数量、所述待检测水稻图像的宽度和高度，其中，所述预测框的中心坐标表示该预测框的中心点相对于当前网格单元的位置，所述预测框的中心坐标包括预测框的中心横坐标以及中心纵坐标； 计算确定所述预测框的中心横坐标与所述网格单元在水平方向的索引之间的第一和值，计算确定所述第一和值与所述网格单元数量之间的第一比值，计算确定所述第一比值与所述待检测水稻图像的宽度之间的第一乘积，以确定所述田间杂草在图像坐标系下的像素横坐标； 计算确定所述预测框的中心纵坐标与所述网格单元在垂直方向上的索引之间的第二和值，计算确定所述第二和值与所述网格单元数量之间的第二比值，计算确定所述第二比值与所述待检测水稻图像的高度之间的第二乘积，以确定所述田间杂草在图像坐标系下的像素纵坐标； 根据所述田间杂草在图像坐标系下的像素横坐标以及所述田间杂草在图像坐标系下的像素纵坐标，确定所述田间杂草在图像坐标系下的像素坐标； 将所述杂草地理坐标以及杂草平面坐标作为所述田间杂草的绝对位置坐标，基于所述绝对位置坐标对水稻田间中的杂草进行去除，以完成水稻田间杂草的检测定位。

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