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摘要：本发明提供一种基于收获机卸粮口识别追踪的收获机‑运粮车双模切换协同卸粮系统及方法，首先收获机自动驾驶系统根据预测的收获机粮仓装满时间和运粮车到达当前位置所用时间，向运粮车自动驾驶系统发送调度指令；运粮车运动到位后，卸粮口实时识别追踪系统融合改进YOLOv8算法及KCF核相关滤波算法定位跟踪卸粮口，并将相对位置关系数据发送至运粮车自动驾驶系统，运粮车自动驾驶系统分析计算收获机卸粮口和运粮车粮仓最佳位置关系，并以此为优化目标控制运粮车与收获机协同作业。本发明有助于减少人工参与，降低卸粮环节作业劳动强度，提高收获作业效率，解决了协同卸粮过程能耗高、整体效率低、严重依赖收获机和运粮车定位精度问题。

主权项：1.一种基于收获机卸粮口识别追踪的收获机-运粮车双模切换协同卸粮方法，其特征在于，包括如下过程：步骤1：收获机自动驾驶系统规划收获路径，收获机开展收获作业，运粮车在田间地头预设固定位置等待调度指令；步骤2：收获机自动驾驶系统基于收获机、运粮车地理位置信息，根据预测的收获机粮仓装满时间和运粮车到达收获机当前位置所用时间，通过收获机-运粮车通信系统向运粮车自动驾驶系统发送调度指令；步骤3：运粮车自动驾驶系统根据调度指令中包含的目标位置信息规划最优路径，控制运粮车行驶至收获机指定的位置后，切换为基于视觉方案的边收获边卸粮的主从实时协同模式；卸粮口实时识别追踪系统利用图像采集硬件识别收获机卸粮口位置信息和深度信息，利用嵌入式设备融合相关算法实现收获机卸粮口的目标检测、定位、追踪，获取收获机卸粮口和图像采集硬件的相对位置关系并传递至运粮车自动驾驶系统；图像采集硬件安装在运粮车上，运粮车自动驾驶系统基于图像采集硬件和运粮车粮仓的位置关系，通过坐标转换获得收获机卸粮口和运粮车粮仓的位置关系，再根据收获机和运粮车结构尺寸，确定收获机卸粮口和运粮车粮仓的最佳位置关系，并以此为优化目标控制运粮车与收获机协同卸粮作业；步骤4：完成协同卸粮后，运粮车回到原位置，将粮仓内粮食转移至储粮处；所述步骤3中，基于视觉方案的边收获边卸粮的主从实时协同模式下的运粮车卸粮口目标检测、定位、追踪的具体过程如下：S3.1：运粮车到达收获机指定的位置后，运粮车自动驾驶系统控制运粮车由定点卸粮模式切换为基于视觉方案的边收获边卸粮的主从实时协同模式；S3.2：卸粮口实时识别追踪系统利用双目相机和嵌入式设备识别收获机卸粮口；S3.2.1：数据集建立；建立收获机卸粮口数据集，用于训练YOLOv8模型；S3.2.2：识别算法设计；基于YOLOv8模型开展收获机卸粮口的识别模型训练，在YOLOv8模型中，使用轻量化的深度可分离卷积模块替代3x3卷积层，并且，减少YOLOv8模型中Darknet-53网络中的卷积块数量，减少网络的层数和通道数量，降低模型的复杂度；嵌入式设备利用改进后的YOLOv8模型对双目相机采集的收获机卸粮口图像信息进行识别；S3.3：嵌入式设备根据双目相机提供的深度信息获取收获机卸粮口的位置信息，融合YOLOv8算法和KernelCorrelationFilter核相关滤波算法，实现收获机卸粮口的目标定位与追踪，而后运粮车自动驾驶系统控制运粮车与收获机协同卸粮作业；所述S3.3的具体过程如下：S3.3.1：进行双目相机标定；S3.3.2：目标跟踪算法设计；采用KernelCorrelationFilter核相关滤波算法，将收获机卸粮口跟踪问题转化为分类问题，即将前景目标和背景进行分类，找到物体当前帧的位置，预测物体在下一帧的位置；对目标区域进行循环采样并获取样本集，通过求解岭回归问题训练建立目标函数：fxi＝wTxi1minwΣifxi-yi2+λw22式1为线性分类器，式中fxi为回归函数，w为列向量表示权重系数，xi为样本，T表示转置；式2为岭回归方程式，式中yi为样本标签，λ为正则化系数，用于控制系统的结构复杂性；通过引入非线性映射函数，将低维非线性不可分问题映射到高维空间，从而转化为线性求解，如式3所示，在核空间下将式3代入式2并进行离散傅里叶变化，如式4所示： 式中，为非线性映射函数，α为岭回归问题解的变换形式，为向量α的离散傅里叶变换，αi表示样本i从低维度映射到高维度权重系数，为y的离散傅里叶变换，y表示样本回归值，为核函数矩阵的第一行元素；对输入图像进行相关性检测得到跟踪结果，样本响应为： 式中，z为样本矩阵，为响应值，其最大位置为相关性最强的位置，即为预测的目标位置；表示样本与样本矩阵对应构成的元素；S3.3.3：卸粮口实时识别追踪系统根据跟踪结果获取收获机卸粮口和双目相机之间的相对位置关系，并传递至运粮车自动驾驶系统，运粮车自动驾驶系统对接收到的数据进行分析处理后，控制运粮车与收获机协同卸粮作业。

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百度查询： 南京农业大学 基于收获机卸粮口识别追踪的收获机-运粮车双模切换协同卸粮系统及方法