摘要
本发明公开了一种基于计算机视觉的轻量级抛料具自动卸料方法、系统,涉及农业机械自动化领域,通过成像设备采集农业收割现场视频,得到视频数据;通过图像处理模块接收视频数据并利用预训练的深度学习模型对视频数据进行分析,得到运输车的位置数据;根据运输车的位置数据计算抛料具的调整脉冲信息;根据抛料具的调整脉冲信息,通过卸料控制器实时调整抛料具的位姿,实现自动卸料。本发明能够实时自动调节抛料具的位置实现精准卸料,同时降低算力成本,有助于提高收割机的工作效率,减少对人工的依赖,为中小型企业的智能化转型提供了解决方案。
技术关键词
深度学习模型
运输车
卸料控制器
表达式
卸料方法
成像设备
收割现场
计算机视觉
图像处理模块
检测损失
视频
数据
PID算法
农业机械自动化
脉冲
输入端
初始化系统
上采样
通道
输出端
系统为您推荐了相关专利信息
数据标签
风险评估方法
实体
构建知识图谱
神经网络深度学习
5G通信设备
管控系统
可再生能源单元
网络资源优化
监测系统
磁感应强度
变化磁场
人机交互系统
人机交互方法
磁场接收器
服务器
历史性能数据
训练深度学习模型
性能检测系统
安全监管