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龙图腾网获悉视瑞(北京)机器人技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的作物行导航线识别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：CN120182941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510658328.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于深度学习的作物行导航线识别方法及系统是由吴亚雄;孔新昊;易维云设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的作物行导航线识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的作物行导航线识别方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：获取作物图像数据；构建基于改进YOLOX‑Tiny的作物检测模型；将作物图像数据输入至作物检测模型进行训练；获取实时作物图像数据；将实时作物图像数据输入至训练后的作物检测模型，输出作物的检测框数据；根据检测框数据，计算检测框的中心点坐标，确定作物行的特征点；采用三阶多项式曲线，拟合特征点，确定作物行的曲线方程；基于曲线方程，确定用于跟踪作物行的导航线斜率和导航线截距；根据导航线斜率和导航线截距，确定导航线的位置和方向。本发明可以精确对作物行的导航线进行定位，提高了作物行的导航精度。

本发明授权一种基于深度学习的作物行导航线识别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作物行导航线识别方法，其特征在于，包括： S1：获取作物图像数据； S2：构建基于改进YOLOX-Tiny的作物检测模型，其中，所述作物检测模型包括依次连接的骨干网络模块、NAS-FPN模块以及Head模块； S3：将所述作物图像数据输入至所述作物检测模型进行训练； S4：获取实时作物图像数据； S5：将所述实时作物图像数据输入至训练后的作物检测模型，输出作物的检测框数据，其中，所述检测框数据包括检测框左上角坐标和检测框右下角坐标； S6：根据所述检测框数据，计算检测框的中心点坐标，确定作物行的特征点； S7：采用三阶多项式曲线，拟合所述特征点，确定所述作物行的曲线方程； S8：基于所述曲线方程，确定用于跟踪所述作物行的导航线斜率和导航线截距； S9：根据所述导航线斜率和所述导航线截距，确定导航线的位置和方向； 其中，所述骨干网络模块包括依次连接的Fous单元、第一CBS单元、CSP1_1单元、第二CBS单元、第一CSP1_3单元、MobileViT单元、第三CBS单元、第二CSP1_3单元、第四CBS单元、CSP2_1单元、SPPF单元以及AttentionBlock单元； 所述SPPF单元包括5×5最大池化操作子单元、9×9最大池化操作子单元、13×13最大池化操作子单元以及基本卷积操作子单元； 所述S8具体包括： S801：联立相邻作物行的所述曲线方程，确定所述曲线方程的交点坐标； S802：根据所述交点坐标，确定所述导航线斜率和所述导航线截距。

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