华南农业大学吴双龙获国家专利权
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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于杂草密度检测的田间草害预警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：CN117058540B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310934736.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法是由吴双龙;马鑫港;王海林;齐龙;刘闯;唐震宇;陈钊国;严翔宇设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法：首先获取插秧机的作业定位坐标，并构建插秧机作业轨迹线；接着结合插秧机的插秧机具的机械特性，以此来定位理论秧苗坐标位置；然后结合实际秧苗地理坐标的间距，以理论秧苗地理坐标为原点，以预设距离为半径构建理论秧苗圆圈域；接着利用无人机采集插秧后的农田图像，构建深度学习目标检测模型；构建计算映射模型，将理论秧苗圆圈域映射至农田图像中；通过构建植株数量统计算法模型，在农田图像中对目标检测算法检测到的植株进行数量统计计算；对采集的理论秧苗圆圈域外的农田图像进行目标检测处理及植株数量统计，设定草害预警数量阈值，超出该阈值则代表草害严重，即需要进行预警。
本发明授权一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取插秧机的作业定位坐标，并构建插秧机作业轨迹线； S2、结合插秧机的插秧机具的机械特性，以此来定位理论秧苗坐标位置； S3、结合实际秧苗地理坐标的间距，以理论秧苗地理坐标为原点，以预设距离为半径构建理论秧苗圆圈域； S4、利用无人机采集插秧后的农田图像； S5、通过采集到的农田图像来构建用于识别和定位植株的深度学习目标检测模型； S6、构建计算映射模型，将理论秧苗圆圈域映射至无人机采集的农田图像中； S7、构建植株数量统计算法模型，在农田图像中对目标检测算法检测到的植株进行数量统计计算； S8、对采集的理论秧苗圆圈域外的农田图像进行目标检测处理及植株数量统计，设定草害预警数量阈值，超出该阈值则代表草害严重，即需要进行预警。
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