安徽农业大学杨洋获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利基于无人机图像的农田障碍物识别与作业路径规划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：CN121453065B 。
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：202610005185.8，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于无人机图像的农田障碍物识别与作业路径规划方法是由杨洋;胡志伟;陈黎卿;武振超;王笑乐;戴宝宝;戴祯;李雪晴;秦梓洋设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于无人机图像的农田障碍物识别与作业路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农田路径规划技术领域，公开了基于无人机图像的农田障碍物识别与作业路径规划方法。该方法包括通过无人机搭载的多光谱传感器采集农田时序图像序列，获取可见光与近红外波段同步数据；经像素级融合生成多通道融合图像并提取障碍物边缘响应特征；结合深度卷积网络语义分割结果修正障碍物初始轮廓集；基于修正轮廓与地理坐标建立含绝对位置参照的障碍物分布栅格图；依据作业机械动力学参数与栅格图空间约束，生成避障代价最小的候选路径集合；通过动态时间规整算法评估路径平滑性，筛选符合机械操控特性的最优作业路径。该方法实现了农田障碍物精准识别与高效路径规划，适配复杂农田作业场景的实际需求。
本发明授权基于无人机图像的农田障碍物识别与作业路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机图像的农田障碍物识别与作业路径规划方法，其特征在于，包括： 通过无人机搭载的多光谱传感器采集农田区域的时序图像序列，所述时序图像序列包含可见光波段与近红外波段的同步成像数据； 对所述时序图像序列进行像素级融合处理，生成具有空间对齐特性的多通道融合图像，并提取各通道中障碍物的边缘响应特征； 根据所述边缘响应特征构建障碍物初始轮廓集，结合深度卷积网络的层级语义分割结果，修正初始轮廓集中的误检区域并补充漏检目标的几何拓扑结构； 基于修正后的障碍物轮廓集与农田边界地理坐标，建立包含绝对位置参照的障碍物分布栅格图； 根据作业机械的动力学参数与所述障碍物分布栅格图的空间约束关系，生成以避障代价最小化为目标的候选路径集合； 通过动态时间规整算法对候选路径集合中各路径的转向角序列与速度调整序列进行平滑性评估，筛选出符合机械操控特性的最优作业路径。
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