中国科学院大学;山东省农业科学院李宗新获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院大学;山东省农业科学院申请的专利一种基于机器视觉的秸秆覆盖度识别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：CN120431476B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510948496.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于机器视觉的秸秆覆盖度识别方法是由李宗新;王良;钱欣;刘晴设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器视觉的秸秆覆盖度识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的秸秆覆盖度识别方法，包括以下步骤：通过偏振多角度成像设备采集农田偏振图像组，所述图像组包括多偏振角下的近红外波段图像；基于所述偏振图像组计算镜面反射抑制图像，对抑制后图像进行视差值计算，并生成秸秆‑土壤的高度差标记图；根据所述高度差标记图统计覆盖度，覆盖度=秸秆标记像素数土壤暴露区域像素数×100%。本发明，最终的秸秆覆盖度计算结果具有更强稳定性和现场适应性，在多种干扰场景杂草、水膜、破碎秸秆下降低误差，为智能农机播种决策提供可信依据。
本发明授权一种基于机器视觉的秸秆覆盖度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的秸秆覆盖度识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过偏振多角度成像设备采集农田偏振图像组，所述图像组包括多偏振角下的近红外波段图像； S2，基于所述偏振图像组计算镜面反射抑制图像，对抑制后图像进行视差值计算，并生成秸秆-土壤的高度差标记图； S3，根据所述高度差标记图统计覆盖度，覆盖度=秸秆标记像素数土壤暴露区域像素数×100%； 所述S2中，视差值大于预设差值阈值的区域标记为秸秆区域； 所述S2具体包括： S21，对偏振角下的近红外波段图像进行像素级配准，建立空间坐标映射关系，确保各偏振角图像在同一坐标处反映同一物理位置； S22，计算每个像素点的偏振角差异值； S23，构建镜面反射抑制图像：取所有像素点偏振角差异值的最小值作为基准，生成归一化镜面反射抑制图像： S24，对所述镜面反射抑制图像执行双目视差计算，生成视差图； S25，将视差图转换为高度差标记图； S26，将高度差标记图中高度差0.5mm的连续区域标记为秸秆区域。
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