买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于人工智能的农业作业多源图像处理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：CN121686254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610199162.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于人工智能的农业作业多源图像处理方法是由陈顺义;张路阳;颜寿禹;黄火明;洪清心;侯微知;姜俊豪;梁俊杰;高扬;卢巍;李晨程设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的农业作业多源图像处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的农业作业多源图像处理方法，包括：获取农田作业RGB图像和红外图像及其对应的时空信息和作业数据，分别将农田作业RGB图像和红外图像输入到对应深度学习分割网络，得到各自的像素级置信图；基于时空信息与作业数据生成农业场景交互图，使用各自的像素级置信图在农业场景交互图中进行检索与关联，得到候选证据片段集合；计算候选证据片段集合的证据可信度得分，当证据可信度得分超过可信度阈值输出证据片段集合，否则进行扩大检索；将各个像素级置信图和证据片段集合分别映射为证据参数，基于证据参数强度进行加权融合生成融合置信图，对融合置信图进行阈值分割与形态学处理，输出农业目标的目标区域。

本发明授权一种基于人工智能的农业作业多源图像处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的农业作业多源图像处理方法，其特征在于，包括： S1获取农田作业RGB图像和红外图像及其对应的时空信息和作业数据，分别将农田作业RGB图像和红外图像输入到对应深度学习分割网络，得到各自的像素级置信图； S2基于时空信息与作业数据生成农业场景交互图，使用各自的像素级置信图在农业场景交互图中进行检索与关联，得到候选证据片段集合； S3计算候选证据片段集合的证据可信度得分，当证据可信度得分超过可信度阈值输出证据片段集合，否则进行扩大检索； S4将各个像素级置信图和证据片段集合分别映射为证据参数，基于证据参数强度进行加权融合生成融合置信图，对融合置信图进行阈值分割与形态学处理，输出农业目标的目标区域，包括： S401基于RGB像素级置信图和红外像素级置信图，基于证据片段集合构建像素级证据约束信息，得到支持图、抑制图、RGB模态可靠性图、红外模态可靠性图，包括： S4011将证据片段集合中的第一类候选证据与候选目标区域进行空间对齐，依据对齐后历史观测片段的时间匹配特征得分生成支持图； S4012将证据片段集合中的第二类候选证据映射为作业事件节点所对应的作业区域，并依据所述作业事件节点的时间属性与当前采集时间的时间差生成抑制图； S4013根据候选证据片段集合中各证据片段的空间匹配特征得分、时间匹配特征得分、语义匹配特征得分、置信图支持特征得分，计算证据质量权重，将证据质量权重映射至像素空间形成像素级证据质量图； S4014基于所述像素级证据质量图，结合RGB像素级置信图与红外像素级置信图，计算各像素位置处两模态置信输出与证据约束的一致性得分，并将所述一致性得分生成RGB模态可靠性图与红外模态可靠性图，计算公式如下： ， ， ， ， ， 其中，表示证据方向量，表示支持图，表示抑制图，表示剪裁函数，将输出值限制在[0,1]区间，表示RGB模态在像素x的杂草置信度，表示红外模态在像素x的杂草置信度，和分别表示RGB红外输出与证据约束在像素x的上的一致性程度，表示RGB模态可靠性图，表示红外模态可靠性图，表示像素x的像素级证据质量权重； S402通过支持图、抑制图、RGB模态可靠性图、红外模态可靠性图对RGB像素级置信图和红外像素级置信图执行证据约束的像素级自适应融合，得到融合置信图； S403对融合置信图进行阈值分割，并对阈值分割结果进行形态学处理，输出当前时刻的农业目标区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门理工学院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市集美区理工路600号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。