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龙图腾网获悉龙门实验室申请的专利一种稻麦联合收获机割幅、割高和作物密度的检测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：CN121305095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511874830.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种稻麦联合收获机割幅、割高和作物密度的检测方法是由孙经纬;赵凯旋;姬江涛;李倩文;吴沅泽;全朋坤;陈凯康;王海渊;杜蒙蒙;李明勇;张巍鹏设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稻麦联合收获机割幅、割高和作物密度的检测方法在说明书摘要公布了：一种稻麦联合收获机割幅、割高和作物密度的检测方法，利用训练的语义分割模型UANet获得未收获区域，通过像素坐标系和世界坐标系之间的坐标转换得到未收获区域像素点的世界坐标，进而计算得到实际收割幅宽，并得到所选定的株高测量区域的株高数据，对株高数据进行随机降采样和K‑means聚类后，通过极大值区间的平均值计算能够得到最大平均值作为实际株高，结合割台高度就能得到实际割高；通过将稻麦穗头图像和密度检测框输入训练完成的改进YOLOV5模型，即可通过密度检测框中的稻麦穗头数量获得稻麦穗头密度，最终能够保证割幅、割高和作物密度检测的准确性。

本发明授权一种稻麦联合收获机割幅、割高和作物密度的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种稻麦联合收获机割幅、割高和作物密度的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、在稻麦联合收获机上安装深度相机和工业相机，并进行校准； 步骤2、稻麦联合收获机在多种不同的工况下进行作业，通过深度相机采集稻麦联合收获机前方稻麦作物的RGB图像和深度图像，通过工业相机采集稻麦穗头图像； 步骤3、将步骤2采集的图像输入语义分割模型进行图像分割，得到作物未收获区域； 所述的语义分割模型为基于ShuffleNetv2模型训练得到的轻量化的语义分割模型UANet，由多个ShuffleNetv2的基本单元和下采样模块构成； 步骤4、将作物未收获区域中像素面积小于图像面积15的封闭区域视为错误分割进行舍弃，并得到剩余每个封闭区域的最大内接矩形中心点； 当稻麦联合收获机逆时针作业时，将最大内接矩形中心点在图像中线左侧且距图像下边界最近的封闭区域作为首选未收获区域； 当稻麦联合收获机顺时针作业时，将最大内接矩形中心点在图像中线右侧且距图像下边界最近的封闭区域作为首选未收获区域； 步骤5、采用Sobel算子进行区域边缘的检测，在检测过程中通过跳行遍历的方式提取区域边界点，然后采用最小二乘法进行未收获区域的边线拟合； 当稻麦联合收获机逆时针作业时，每间隔n行，从图像左侧依次向右遍历，取最右侧边界点作为有效边界点； 当稻麦联合收获机顺时针作业时，每间隔n行，从图像右侧依次向左遍历，取最左侧边界点作为有效边界点； 步骤6、以深度相机作为原点Oc，建立像素坐标系Oc-XcYcZc，其中坐标轴Xc平行于稻麦联合收获机的横截面，坐标轴Zc为深度相机的光轴方向； 以深度相机在地面的投影作为原点Ow，建立世界坐标系Ow-XwYwZw，其中坐标轴Xw与坐标轴Xc平行，坐标轴Yw为稻麦联合收获机的前进方向，坐标轴Zw为竖直方向，原点Oc位于坐标轴Zw上且与原点Ow的间距为深度相机的安装高度h； 根据步骤5边线拟后得到的未收获区域，获得未收获区域像素点在像素坐标系中的像素坐标，然后通过动态坐标系统变换，得到未收获区域像素点的世界坐标，坐标转换公式为： 1； 式1中，φ为深度相机光轴和水平面的夹角β与稻麦联合收获机的俯仰角θ之和；u和v分别代表像素坐标系下的任意坐标点的横、纵坐标，u0和v0分别图像的中心坐标；Zc为相机坐标的Z轴值，代表目标到相机的距离；Xw，Yw，Zw为世界坐标系中任一点的坐标；fx、fy分别为相机在x轴和y轴的焦距； 步骤7、根据未收获区域像素点的世界坐标计算稻麦联合收获机的实际收割幅宽，公式为： 2； 3； 式2、3中，w1为深度相机与割台右侧距离，w2为深度相机与割台左侧距离，xi为未收获区域边界点在世界坐标系中的横坐标； 步骤8、选定株高测量区域，根据未收获区域像素点的世界坐标得到株高测量区域的株高数据，对株高数据进行随机降采样，然后通过数据直方图分布计算出极大值点和极大值区间； 通过K-means聚类将极大值区间分为多类，分别计算多类极大值区间对应的株高数据的平均值，将最大平均值作为实际株高； 将实际株高和步骤2获得的割台高度相减，得到实际割高； 步骤9、设定与步骤2采集的稻麦穗头图像匹配的密度检测框，密度检测框为通过4个顶点围成的矩形区域，根据实际收割幅宽和实际株高分别确定4个顶点的世界坐标，然后通过动态坐标系统变换，将密度检测框的4个顶点的世界坐标变换为对应的像素坐标，标转换公式为： 4； 式4中的符号含义与式2相同； 步骤10、通过训练得到改进YOLOV5模型，将稻麦穗头图像和密度检测框输入改进YOLOV5模型，获得密度检测框中的稻麦穗头数量，然后根据稻麦穗头数量与密度检测框面积的比值获得稻麦穗头密度。

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