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龙图腾网获悉中固维科(成都)动力技术有限公司;成都华越疆科技有限公司申请的专利基于深度学习的农业机械定位的方法及系统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：CN120912667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511430799.2，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权基于深度学习的农业机械定位的方法及系统是由胡佳霖;喻兴隆;邹振衡;刘强设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的农业机械定位的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的农业机械定位的方法及系统。基于拍摄图像，得到第一边界曲线和农作物区域。基于所述第一边界曲线，构建曲线，得到第一检测边界线。基于所述拍摄图像和农作物区域，构建直线，得到第二检测边界线。采用目标检测和边缘检测两种方法找到农作物的边界。基于所述第一检测边界线和第二检测边界线，调整农业机械的位置。

本发明授权基于深度学习的农业机械定位的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的农业机械定位的方法，其特征在于，包括： 获取拍摄图像；所述拍摄图像表示农业机械上的摄像设备拍摄的水平的图像； 基于所述拍摄图像，得到第一边界曲线和农作物区域；所述第一边界曲线表示检测的农作物区域的边界；所述农作物区域表示需要进行农作物类别对应的区域； 基于所述第一边界曲线，构建曲线，得到第一检测边界线； 所述基于所述第一边界曲线，构建曲线，得到第一检测边界线，包括： 将所述第一边界曲线进行求导，得到极大集合和极小集合；所述极大集合包含多个极大值的横坐标和纵坐标；所述极小集合包含多个极小值的横坐标和纵坐标； 将极大集合和极小集合，分别进行聚类，得到聚类极大集合和聚类极小集合； 将所述聚类极大集合和聚类极小集合中的值进行拟合，得到第一检测边界线；所述第一检测边界线表示收割的农作物最多的直线； 所述基于所述聚类极大集合和聚类极小集合，得到第一检测边界线，包括： 将所述聚类极大集合和聚类极小集合中的值进行拟合，得到第一检测直线；所述第一检测直线表示收割的农作物最多的直线； 在所述第一边界曲线的纵坐标大于第一检测直线的纵坐标的条件下，将第一边界曲线中与第一检测直线最大的距离作为第一偏移值； 将第一偏移值对应在第一边界曲线上的点作为第一偏移点； 平移第一检测直线与第一偏移点相交，得到第一检测边界线； 基于所述拍摄图像和农作物区域，构建直线，得到第二检测边界线； 所述基于所述拍摄图像和农作物区域，构建直线，得到第二检测边界线，包括： 通过边缘检测算法，将所述拍摄图像进行图像分割，得到分割图像；所述分割图像包括多个分割区域；所述分割图像表示将农作物区域和土地区域进行分割的图像； 将所述分割区域与农作物区域进行匹配，得到标记分割图像；所述标记分割图像包括农作物区域和土地区域； 判别标记分割图像中农作物区域的边界，得到第二分割曲线；所述第二分割曲线表示农业机械待行驶的农作物区域与土地区域的边界； 基于所述第二分割曲线，构建直线，得到第二检测边界线；所述第二检测边界线表示农业机械预测的运动的直线； 所述基于所述第二分割曲线，构建直线，得到第二检测边界线，包括： 将所述第二分割曲线进行拟合，构建直线，得到第二分割直线； 将所述第二分割直线在纵坐标上进行平移，直到与第二分割曲线存在1个交点且纵坐标的值最大，得到第二检测边界点； 基于所述第一检测边界线和第二检测边界线，得到行驶边界线；所述行驶边界线表示控制农业机械行驶的直线； 基于所述行驶边界线，调整农业机械的位置。

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