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龙图腾网获悉新疆大学申请的专利一种针对田间虫害的识别控制喷洒机器人及其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：CN118140903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410529227.9，技术领域涉及：A01M7/00；该发明授权一种针对田间虫害的识别控制喷洒机器人及其方法是由姜宏;邹湘军;高博;陈林;周馨曌设计研发完成，并于2024-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对田间虫害的识别控制喷洒机器人及其方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对田间虫害的识别控制喷洒机器人，涉及农业智能化机器人领域，包括探照识别系统1、行走机构2、机械臂组件3、电动水泵4、中控系统5、药液箱6、底盘7与传感系统8；电动水泵4与对应机械臂组件3末端设置的仿生喷头构件38连通；探照识别系统1、行走机构2、机械臂组件3、电动水泵4、传感系统8分别与中控系统5电性连接。该喷洒机器人基于机器视觉技术、能够进行白天与黑夜的全天候检测、识别，检测精度高、时效性强；同时，该喷洒机器人能够实现对作物的均匀喷洒，提升喷洒效率、避免药液浪费。

本发明授权一种针对田间虫害的识别控制喷洒机器人及其方法在权利要求书中公布了：1.一种针对田间虫害的识别控制喷洒机器人的识别控制方法，其特征在于：喷洒机器人包括探照识别系统、行走机构、机械臂组件、电动水泵、中控系统、药液箱、底盘与传感系统；行走机构设置在底盘底面；底盘端面前侧固定设置药液箱，底盘端面且位于药液箱两侧对称设置探照识别系统，底盘端面且位于药液箱后端对称设置两个电动水泵且两个电动水泵分别与药液箱连通，底盘端面且位于电动水泵远离药液箱的一侧对称设置机械臂组件且两组机械臂组件之间的底盘端面固定设置中控系统，电动水泵与对应机械臂组件末端设置的仿生喷头构件连通；底盘前端设置传感系统，探照识别系统、行走机构、机械臂组件、电动水泵、传感系统分别与中控系统电性连接；探照识别系统包括第一深度相机、相机支架、系统固定座、防尘罩及第一探照灯，系统固定座分别固定设置在底盘端面且位于药液箱的两侧，一个系统固定座位于远离药液箱的一侧侧面沿竖直方向通过相机支架均匀设置两个第一深度相机且第一深度相机外圈设置防尘罩，系统固定座位于远离药液箱的一侧侧面上端设置第一探照灯； 具体的识别控制方法包括： 步骤一、首先，对两个第一深度相机分别进行单目标定，以矫正深度相机成像过程中的光学畸变；然后，对两个第一深度相机进行双目立体视觉标定，获取用于双目校正的重投影矩阵、像素距离与真实物理距离的转换关系； 步骤二、根据时间与光照强度的不同，对应开启探照识别系统中的探照灯、从而为对应第一深度相机提供照明度，采用改进的YOLOv8算法对作物的虫害进行实时监测，并识别其对应种类与数量； 采用改进的YOLOv8算法实时监测作物虫害的具体为： 首先，对输入的虫害图像进行预处理，以适应模型的输入尺寸要求；然后，通过骨干网络Backbon的一系列卷积层、批量归一化和激活函数识别图像的基本特征；之后，通过C2f模块对输入图像进行处理，将其转换为一系列的特征；再然后，通过颈部网络Neck对提取的特征进行进一步处理；随后，采用头部网络HeadDetection实现对图像中目标的检测；具体表示为： ； 式中：X表示输入图像；F表示特征提取函数；P表示预测函数；Y表示模型输出，包括边界框的坐标、大小、置信度和类别概率； 在整个训练过程中，改进的YOLOv8算法同时使用损失函数来指导学习过程，具体为： 式中：表示模型的预测值，Yt表示真实标签；表示模型总损失函数，、分别表示有目标和无目标物体的置信度损失；表示类别损失；表示边界框损失；分别表示平衡不同损失项的超参数； 识别虫害对应种类与数量的具体为： 首先，收集包含两种虫害的图像数据集、记为，其中，Ii表示单张图像；并将图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，再使用标注工具为每个虫害添加边界框与类别标签； 然后，使用标注好的图像数据集训练改进YOLOv8模型，训练过程中，YOLOv8模型学习如何检测和分类不同的虫害； 之后，使用训练好的YOLOv8模型进行目标检测，获取虫害的边界框与类别预测；对于每个检测对象，YOLOv8模型输出检测向量，其中，表示边界框的坐标和尺寸，s表示置信度分数； 再然后，对检测得到的边界框进行非极大值抑制，以去除重叠的边界框，保留最高的置信度边界框； 随后，将YOLOv8模型的检测结构作为输入，通过DeepSORT的运动信息和外观特征关联帧间的候选区域，形成稳定的害虫轨迹；第t帧跟踪到的还成功轨迹集合为： ； 其中，表示第j条轨迹在时间窗口内的边界框和类别信息；Mt表示当前活跃的轨迹数量； ； 式中：表示在时间点的对应帧中、第k个检测到的边界框的坐标；表示在时间点的对应帧中、对应于边界框的类别置信度，表示当前时间点，即在讨论的时间窗口的最右侧或最新的时间点；表示时间窗口长度； 最后，对于每一条轨迹，根据其包含的所有帧的类别置信度Cx，通过设定各个虫害类别的置信度阈值Cd，确定虫害类别： 若，则该轨迹的虫害属于对应类别；反之，则不属于； 统计各个轨迹的类别，分别计算两类害虫Ca、Cb的数量Na、Nb： ； 式中：表示指示函数，当条件成立时、取值为1，否则取值为0； 步骤三、通过步骤二中得到的虫害图像、获取虫害的二维坐标，并将其转换为三维空间坐标； 步骤四、通过步骤三获得拟定深入点的三维空间坐标、并将其转换为机械臂组件坐标系下的三维空间坐标，控制对应机械臂组件运动；并根据步骤二中得到的虫害对应种类与数量，控制电动水泵喷射对应的药剂用量。

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