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龙图腾网获悉山东省农业科学院申请的专利一种基于机器视觉的果园行间道路偏移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：CN116310819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310229232.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法是由尚明华;穆元杰;李乔宇设计研发完成，并于2023-03-10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果园行间道路偏移识别方法在说明书摘要公布了：一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，属于农业机械自动化的技术领域，包括：进行果园行间道路分割；对分割的后的图像进行二值化处理，并建立道路图像处理坐标系；在二值化处理后的果园行间道路分割图像中选取n行，并获取所选取行中果园行间道路左、右边界点y坐标值；分别计算所选取的n行道路中心点，并计算道路中心点的平均位置;将计算所得的道路中心点平均位置添加至列表中；判断列表D_List长度等。本发明基于分割的果园行间道路图，选取道路行并提取所选取道路行的道路边缘及道路中心点坐标数据，融合Cox‑Stuart趋势检测算法，解决了因果园作业移动平台设备故障、GNSS信号丢失等原因导致的果园作业移动平台路径偏移问题。

本发明授权一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的果园行间道路偏移识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：果园机器人在行间行进过程中通过摄像头获取果园行间道路图像，并利用深度学习的语义分割方法进行果园行间道路分割； 步骤S2：对分割的后的图像进行二值化处理，并建立道路图像处理坐标系； 步骤S3：在二值化处理后的果园行间道路分割图像中选取n行，并获取所选取行中果园行间道路左、右边界点y坐标值； 所述二值化处理后的果园行间道路分割图像行的选取方法为以图像最下沿一行为第1行，依次向上按固定间隔m选取一行，共选取n行； 所在行果园行间道路左边界点y坐标值获取方法为自左向右扫描图像像素值，第一个像素值为255的点为果园行间道路左边界点，记录其y坐标值为，其中i为所在选取的n行中的行号； 所在行果园行间道路右边界点y坐标值获取方法为自右向左扫描图像像素值，第一个像素值为255的点为果园行间道路右边界点，记录其y坐标值为，其中i为所在选取的n行中的行号； 步骤S4：分别计算所选取的n行道路中心点，并计算道路中心点的平均位置; 所述所选取行中道路中心点的计算方法为：I； 所述道路中心点的平均位置计算方法为II； 步骤S5：将计算所得的道路中心点平均位置添加至列表中； 所述道路中心点平均位置添加至列表D_List方法为将添加至D_List的最末端； 步骤S6：判断列表D_List长度： 若长度小于N，则返回S1； 若等于N，则继续向下运算； 若大于N，则删除列表D_List中第一个数，将列表D_List中N个数记作； 步骤S7：若N为偶数，则将列表D_List数据分为N2组,;若N为奇数，则将列表D_List数据分为组,； 步骤S8：计算每组数两值的差S，若N为偶数，记录N2组数中两值差为正值的个数，负值个数；若N为奇数，记录组数中两值差为正值的个数npos,负值的个数nreg; 所述每组数两值的差S计算方法为III； 步骤S9：利用计算P值： ， 其中，在公式IV中，； 步骤S10：利用计算所得的及P值计算趋势： 若大于并且P值小于0.05时，则趋势为‘inc’，即增长趋势； 若小于并且P值小于0.05，则趋势为‘dec’，即下降趋势； 否则，趋势为‘no_trend’，即无趋势。

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