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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种适用于西兰花的智能识别采收方法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：CN117016200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311043060.7，技术领域涉及：G06V10/00；该发明授权一种适用于西兰花的智能识别采收方法是由王俊;康朔;杜冬冬;叶永凯设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于西兰花的智能识别采收方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于西兰花的智能识别采收方法，属于农业生产技术领域。包括S1，采集西兰花菜地当前采收区域的RGB‑D图像，将图像输入目标检测网络，识别西兰花球的成熟度类型；S2，确定已成熟西兰花球的实际空间位置，控制采收机构对定位的实际空间位置的西兰花球进行采收；S3，控制采收机构移动到指定收纳区域，根据西兰花球的大小分级排卸，判断当前采收区域是否存在未采收的已成熟西兰花，若是，返回步骤S2，否则执行步骤S4；S4，移动采收机构至下一采收区域，重复步骤S1至S3，实现智能采收作业。本发明实现了西兰花选择性采收作业中的检测、定位、采收、分级、收集、导航等流程的一体化，提高了采收效率和智能化程度。

本发明授权一种适用于西兰花的智能识别采收方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于西兰花的智能识别采收方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集西兰花菜地当前采收区域的RGB-D图像，将图像输入目标检测网络，识别西兰花球的成熟度类型；所述的目标检测网络包括目标检测模块、成熟度检测模块和大小分级模块；所述的西兰花菜地当前采收区域的RGB-D图像是在作物正上方60-90cm处垂直拍摄得到的，所述的RGB-D图像中至少包括一垄多行西兰花； 所述的目标检测网络中的目标检测模块采用改进后的DeepLab-V3+语义分割网络，用于识别西兰花球并定位西兰花球顶点平面位置坐标；所述的语义分割网络的编码器由主干特征提取网络、池化模块、注意力机制构成，所述的主干特征提取网络采用MobileNet-V2，池化模块采用密集连接空洞空间金字塔池化模块，所述的池化模块的输出添加空间注意力机制，用于调整特征通道的权重；语义分割网络的解码器采用DeepLab-V3+中的解码器结构； 所述的目标检测网络中的成熟度检测模块和大小分级模块以目标检测模块输出的检测框内的西兰花球区域作为输入，所述的成熟度检测模块用于对西兰花球区域像素点的成熟度类型进行分类，将像素点最多的成熟度类型作为该西兰花球的成熟度类型；所述的大小分级模块用于根据西兰花球区域像素点面积、西兰花球与RGB-D图像的拍摄距离估计西兰花球的直径大小，根据估计值进行大小分级； 所述的定位西兰花球顶点平面位置坐标，包括：根据目标检测模块识别到的西兰花球区域，标记西兰花球在RGB-D图像中的中心点位置；通过手眼坐标系转换矩阵和用于拍摄RGB-D图像的相机参数矩阵，将西兰花球在RGB-D图像中的中心点位置转化为西兰花球顶点的空间位置坐标； S2，确定成熟西兰花球的实际空间位置，控制采收机构对定位的实际空间位置的西兰花球进行采收，包括： 采用快速搜索随机树算法规划一条采收机构底部平面中心位置坐标到达待采收西兰花球顶点平面位置坐标的最优路径； 控制采收机构沿着规划路径移动到目标位置； 采收机构到达目标位置后，控制采收机构垂直下降15cm，对该西兰花球进行夹持、切割，完成采收； S3，控制采收机构移动到指定收纳区域，根据西兰花球的大小分级排卸，包括：根据当前采收的西兰花球直径大小等级，确认对应的指定收纳区域的位置坐标；采用快速搜索随机树算法规划一条采收机构底部平面中心位置坐标到达指定收纳区域的位置坐标正上方5-15cm位置处的最优路径；控制采收机构沿着规划路径移动到目标位置；采收机构到达目标位置后，排卸西兰花球； 判断当前采收区域是否存在未采收的成熟西兰花，若是，返回步骤S2，否则执行步骤S4； S4，移动采收机构至下一采收区域，包括：在作物上方40-60cm处以-30°-0°角度拍摄采收机构前方视野图像，所述的前方视野图像中至少包含一垄多行西兰花；基于当前采收区域位置，规划一条前进距离不超过用于拍摄RGB-D图像的相机视野宽度的导航路径；控制采收机构沿着导航路径前进到下一采收区域； 重复步骤S1至S3，实现智能采收作业。

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