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！

龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时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：CN114898377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210447117.9，技术领域涉及：G06V30/224；该发明授权基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法是由李彦明;郭溢波;刘成良;洪梓嘉设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法在说明书摘要公布了：一种基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，通过旋转割台转轴的静止特征条形码标记后，进行基于双目视觉稀疏特征匹配车载快速实时测距。本发明将基于条形码的特征标记方法及其基于双目视觉稀疏特征匹配车载实时测距方法相结合，能够快速有效地识别割台的拨禾轮的自转中心轴位置，实时地获取准确的割台高度。

本发明授权基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条码的双目视觉稻麦收割机割台高度实时检测方法，其特征在于，通过旋转割台转轴的静止特征条形码标记后，进行基于双目视觉稀疏特征匹配车载快速实时测距，具体包括：步骤1、在收割机割台的拨禾轮自转中心轴上的不同位置处粘贴三个不同的条形码；步骤2、基于双目视觉稀疏特征匹配车载快速实时测距，具体包括：步骤2.1、基于颜色与梯度融合的条形码标记识别，步骤2.2、基于SURF特征条码特征立体匹配的距离检测；所述的基于颜色与梯度融合的条形码标记识别，具体包括：2.1.1、将在条形码区域实现了颜色特征增强的图像和梯度特征增强的图像进行图像融合得到特征增强图像，图像融合具体为：Ie＝wC×IC+wG×IG，其中：Ie为融合后的特征增强灰度图像；IC为颜色特征增强图像，即R分量图；IG为梯度特征增强的图像，即x和y方向的梯度差值图；wC为颜色特征增强图像的融合权重，wG为梯度特征增强图像的融合权重；2.1.2、对于特征增强图像进行图像形态学处理操作与添加具体约束，在图像中完成对于条形码标记区域的提取，得到的条形码区域用于基于SURF特征条码特征立体匹配的距离检测方法，以减少与割台高度无关的匹配特征点的计算；所述的基于SURF特征条码特征立体匹配的距离检测，具体包括：2.2.1、使用SURF算法进行特征提取；2.2.2、采用快速最近邻搜索包中的随机k-d树算法进行特征匹配，双目相机采集的左右图像分别作为训练集和查询集，并筛选出基于颜色与梯度融合的条形码标记识别方法获取的条形码标记区域内的匹配特征点；2.2.3、获得匹配特征点在左右相机的视差，即x方向的像素差，计算匹配特征点的三维坐标并根据相机安装外参进行坐标系转换得到每对匹配点在地面坐标系中的高度，坐标系转换具体为：其中：cx、cy、fx、fy、bl均由相机标定获得，OC-XCYCZC坐标系为相机坐标系，OG-XGYGZG坐标系为地面坐标系，相机坐标系与地面坐标系的关系满足R为旋转矩阵，由相机内置IMU模块解算；t为平移矩阵，由人工测量得到。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。