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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度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：CN119399256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510006055.1，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法是由刘凤双;郑宜强;付君;袁洪方;王倩;薛钊;张成远设计研发完成，并于2025-01-03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玉米秸秆切碎长度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法，涉及玉米秸秆智能化收获技术领域，方法包括：获取待检测图像，并将待检测图像输入至预训练模型中得出待检测图像中的每个玉米秸秆对应的长度；模型的训练过程为：对实验图像数据进行空域内的变换处理，得到增强后的图像数据；对增强后的图像数据进行分割提取，并标记，确定每个连通区域对应面积，基于最小外接矩形拟合计算出每个面积对应的玉米秸秆的实际长度，基于实际物理长度以及实际长度，确定是否对模型参数进行调整。本发明实现了秸秆切碎后长度的实时精确测量，为玉米打捆机械的智能化改造提供技术支撑。

本发明授权一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的玉米秸秆切碎长度检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像，并将待检测图像输入至预训练模型中得出待检测图像中的每个玉米秸秆对应的长度；其中，预训练模型的训练过程具体为：获取玉米秸秆的实验图像数据，并对所述实验图像数据进行空域内的变换处理，得到增强后的图像数据，获取所述实验图像数据对应的玉米秸秆的实际物理长度；对所述增强后的图像数据进行分割提取，并对分割得到的连通区域进行标记，并确定每个连通区域对应面积，基于最小外接矩形拟合计算出每个面积对应的玉米秸秆的长度，将每个长度经过转换确定得出实际长度，基于实际物理长度以及实际长度，确定是否对模型参数进行调整，并在确定结果为不进行调整时，输出当前模型参数，基于当前模型参数确定训练好的模型；在获取实验图像数据的过程中为了提升后续对模型的训练精度，通常在排布已经切割后的玉米秸秆时，采用部分叠放的方式进行排放，若由于玉米秸秆的形状问题导致无法进行叠放时，通过图像旋转的方式在已经拍摄好的原始图像上进行处理；对图像进行旋转的具体过程为：通过单目相机获取原始图像，在原始图像中，确定预设范围，其中，预设范围为人为设定的用于进行区域锁定的规则或不规则区域，并将该预设范围作为滑动窗口在原始图像中进行滑动搜索，确定在该滑动窗口内玉米秸秆个数最多的区域，并将该区域进行裁剪，得到待旋转处理区域，将该待旋转处理区域中的玉米秸秆拟合成线段，选取任一根线段，按照顺时针或逆时针顺序，对该线段进行旋转处理，在旋转过程中，以旋转中心点为圆心进行旋转，并实时判断与该线段相交的线段的个数，提取在旋转一周过程中，该线段对应的相交个数最多时的旋转角度以及旋转中心点的位置，进行记录，旋转中心点从线段的一个端点开始，逐步向线段的另一个端点移动，移动的距离根据该线段的长度进行确定，可以选取按照该线段长度的十分之一的长度为移动的距离，也可以通过人工定义的方式确定，当任一旋转中心点完成旋转一周处理后，切换至下一个旋转中心点重复进行旋转处理，并进行记录，在遍历该线段上的所有旋转中心点之后，对所有记录数据按照相交个数降序排列得到排序表，按照排序表中的顺序提取相交个数最多且相同的多个旋转中心点以及对应的旋转角度，逐一将旋转中心点以及旋转角度以及线段进行还原，得到按照上述排布方式旋转处理的玉米秸秆布设图，并确定在该玉米秸秆布设图中，是否存在旋转的玉米秸秆覆盖了任一玉米秸秆至少一半的面积的情况；若不存在，则按照该旋转中心点以及对应的旋转角度进行旋转处理，得到用于替换待旋转处理区域的填充区域，将该填充区域替换掉待旋转处理区域，生成新的原始图像；若存在，则将该旋转中心点以及对应的旋转角度进行剔除，并继续进行旋转中心点以及旋转角度以及线段的还原，直至选出满足条件的旋转中心点以及对应的旋转角度，并按照该旋转中心点以及对应的旋转角度进行旋转处理，得到用于替换待旋转处理区域的填充区域，将该填充区域替换掉待旋转处理区域，生成新的原始图像；若按照排序表中的顺序，相交个数最多的旋转中心点以及对应的旋转角度有且只有一个，则进行旋转中心点以及旋转角度以及线段的还原后，得到玉米秸秆布设图，并确定在该玉米秸秆布设图中，是否存在旋转的玉米秸秆覆盖了任一玉米秸秆至少一半的面积的情况，若不存在，则与上文中不存在的处理方式相同，若存在，则微调旋转角度，在相交个数不变的情况下，满足玉米秸秆覆盖任一玉米秸秆的面积少于一半，重新记录旋转角度，并将新旋转角度替换原旋转角度，按照该旋转中心点以及对应的新旋转角度进行旋转处理，得到用于替换待旋转处理区域的填充区域，将该填充区域替换掉待旋转处理区域，生成新的原始图像；将新的原始图像作为实验图像数据，即作为训练集进行后续模型的训练。

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