摘要
本发明涉及一种实现采棉机采净率实时视觉检测的方法,包括以下步骤:基于车身宽度与相机视角,根据卸货板的高度选择相机的安装高度,设定相机左右布局及间隔距离,对相机垂直视角进行调整;基于实时行进速度VCP,通过CAN总线获取采棉机的行进速度,并动态调整图像采集周期;对棉花目标进行检测与区域分割;对棉花采净率进行实时估算。采用了本发明的实现采棉机采净率实时视觉检测的方法,结合了能够灵活适应采棉机宽度的硬件系统与针对棉田场景设计的棉花识别和采净率估计方法。通过棉花识别算法与采净率预测模型,实时评估采收效果,优化采收效率。该方法不仅具有较强的适应性和准确性,还能显著提升采收作业的自动化水平。
技术关键词
视角
视觉
棉花识别
图像
车身
检测棉花
相机光轴
掩膜
融合策略
估计方法
模型更新
硬件系统
采棉机
注意力机制
布局
周期
融合特征
机车
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摄像头遮挡检测方法
图像
电梯
计算机程序产品
孪生神经网络
SVM分类
RANSAC算法
激光雷达
货物尺寸
货物宽度
样本识别方法
视觉特征
广义
X射线图像数据
交互特征