CN101151418A - 用于构建杂草地图的装置 - Google Patents

用于构建杂草地图的装置 Download PDF

Info

Publication number
CN101151418A
CN101151418A CNA2006800105755A CN200680010575A CN101151418A CN 101151418 A CN101151418 A CN 101151418A CN A2006800105755 A CNA2006800105755 A CN A2006800105755A CN 200680010575 A CN200680010575 A CN 200680010575A CN 101151418 A CN101151418 A CN 101151418A
Authority
CN
China
Prior art keywords
make
weed
weed map
unit
map
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CNA2006800105755A
Other languages
English (en)
Inventor
J·加尔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
G AND G NOEVENYVEDELMI ES KERE
Original Assignee
G AND G NOEVENYVEDELMI ES KERE
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by G AND G NOEVENYVEDELMI ES KERE filed Critical G AND G NOEVENYVEDELMI ES KERE
Publication of CN101151418A publication Critical patent/CN101151418A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
    • A01M21/00—Apparatus for the destruction of unwanted vegetation, e.g. weeds
    • A01M21/04—Apparatus for destruction by steam, chemicals, burning, or electricity
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01M—CATCHING, TRAPPING OR SCARING OF ANIMALS; APPARATUS FOR THE DESTRUCTION OF NOXIOUS ANIMALS OR NOXIOUS PLANTS
    • A01M7/00—Special adaptations or arrangements of liquid-spraying apparatus for purposes covered by this subclass
    • A01M7/0089—Regulating or controlling systems
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01H—STREET CLEANING; CLEANING OF PERMANENT WAYS; CLEANING BEACHES; DISPERSING OR PREVENTING FOG IN GENERAL CLEANING STREET OR RAILWAY FURNITURE OR TUNNEL WALLS
    • E01H11/00—Control of undesirable vegetation on roads or similar surfaces or permanent ways of railways, e.g. devices for scorching weeds or for applying herbicides; Applying liquids, e.g. water, weed-killer bitumen, to permanent ways
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/188—Vegetation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/35—Categorising the entire scene, e.g. birthday party or wedding scene
    • G06V20/38—Outdoor scenes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Insects & Arthropods (AREA)
  • Pest Control & Pesticides (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Soil Working Implements (AREA)
  • Catching Or Destruction (AREA)
  • Instructional Devices (AREA)
  • Image Input (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Credit Cards Or The Like (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于构建杂草地图的装置(100)。所述装置(100)包括具有摄像机(112)和地貌跟踪激光摄像机(114)的图像记录单元(110；110’)、图像处理和评价单元(120)，以及与后者相连接的数据存储单元(130)和杂草数据库(135)。所述装置(100)还包括光源(160)，具有定位元件(152)和用来更精确地确定由所述定位元件(152)提供的空间坐标的位置细化元件(154)的位置探测单元(150)。所述图像记录单元(110；110’)、位置探测单元(150)和光源(160)都与所述图像处理和评价单元(120)以数据通信连接。此外，所述图像处理和评价单元(120)装配一个或者多个控制输出(122、124)，其中一个所述控制输出(124)能与独立的除草设备的控制单元(190)建立数据通信连接。

Description

用于构建杂草地图的装置
技术领域
本发明涉及一种用于构建杂草地图的装置，其包括带有摄像机和地貌跟踪激光摄像机的图像记录单元、图像处理和评价单元、与后者相连接的数据存储单元以及杂草数据库。
背景技术
德国专利申请No.4132637A1公开了实现除去杂草的方法和装置。根据该方法，根据杂草地图进行除草。所述杂草地图由该文件中所述讨论的除草仪器的光学传感器和摄像机构建而成，所述光学传感器和所述摄像机都与计算机相连。记录图像过程中，所述仪器在给定路径上移动。所述杂草地图的构建仅仅基于检测从所述光学传感器扫描过的区域所反射的光和分析被记录的所述图像。在所述分析期间，研究当前图像，并且把出现绿色的部分看作在进行除草，从相应于出现绿色的部分的绿色象素形成杂草地图。这种方式得到的杂草地图提供了关于杂草化程度的信息，然而并没有包含有关导致所述杂草化本身的杂草种类的信息。
匈牙利专利申请No.P0202205也公开了一种基于杂草地图实现的除草方法，以及安装在轨道小车上用于施行所述方法的除草设备。除了杂草化的程度，本结构的杂草地图还包括关于要进行除草的地区上杂草种类的信息。然而，由于所述除草仪器和杂草地图构建单元的结合，所述杂草地图构建单元尺寸相当大，仅仅允许在轨道之间和选择性地沿铁路轨道斜坡上的区域实施杂草地图的构建。组成的杂草地图与所述轨道的路径密切相关。因此，根据匈牙利专利申请No.P0202205的杂草除去方法，其优先从环境观点来考虑并且提供一种基于能相对低地消耗化学药剂的杂草地图执行的程序，能施用于相对小的区域(例如沿着铁道轨道)。在所述匈牙利专利申请中讨论的除草方法的另一缺点就是通过本方法所述杂草地图仅仅能在在某天的某一时间(例如整个白天)并且在合适的光照条件(例如用于记录所述图像的充足自然光照)存在下进行构造。
所述除草设备的再一个缺点就是某些情况下，例如，在快速改变亮/暗效果条件下或者由于所述仪器的快速移动导致图像模糊，与所述杂草种类相关的各条信息就只能不确定地测定。然而，当有目标地相对于所述杂草地图的组成也就是使用种类专用的除草剂执行消除杂草时，这可能是非常不利的。由于种类的错误识别，可能就会在进行基于杂草地图的杂草消除时不会使用能够最有效地控制给定区域上实际出现的杂草的除草剂。
发明内容
本发明旨在消除上述缺点。特别地，本发明的目的是提供一种用于构建杂草地图的装置，其中所述装置既能基本上在任何覆盖杂草区域单独使用，也能简单地连接到任何现有杂草消除仪器以基于杂草地图执行除草过程，其中由所述装置绘制的杂草地图具有高空间准确度并且同样可靠地说明将要进行除草区域的地形条件、所述杂草化程度和导致所述杂草化本身的杂草类型。本发明要实现的另一个目的是如果需要，即使在低能见度条件下和/或在一天中任何时间也能提供一种能可靠地用来构建杂草地图的装置。还要实现的一个目的是开发一种用于构建杂草地图的装置，所述杂草地图能可靠地使用并且即使在强日照下或者快速改变亮/暗效果条件下和/或当日出/日落时覆盖杂草区域的色谱出现大的转换时也能提供关于杂草种类的精确信息。
基于上述发现，根据本发明对于将所述杂草地图构成单元构建为独立设备是有利的，所述独立设备可与所述除草仪器在物理上是可断开连接的，但是可与其除草控制单元建立数据通信连接，此外可装配其自身的位置探测单元。此外，还有利于对用于构建杂草地图的装置装配其自身的光源，所述光源的控制(即开关切换)通过所述装置本身执行。
通过开发用于构建杂草地图的装置实现上述目的，所述装置包括光源、具有定位元件和至少一个用来更精确地确定由所述定位元件提供的空间坐标的位置细化元件的位置探测单元，其中所述图像记录单元、所述位置探测单元和所述光源都和所述图像处理和评价单元处于数据通信连接，并且其中所述图像处理和评价单元安装有一个或多个控制输出，其中一个所述控制输出能与独立的除草仪器的控制单元建立数据通信连接。用于构建杂草地图的装置的可能的进一步的实施例由从属权利要求限定。
附图说明
本发明和其优选实施方案将参照附图进行详细解释，其中
图1示出根据本发明的用于构建杂草地图的装置的可能的实施例的框图；以及
图2示出根据本发明的用于构建杂草地图的装置的可能的另一实施方案的框图。
具体实施方式
图1所示用于构建杂草地图的装置100包括图像记录单元110、图像处理和评价单元120、数据存储单元130、杂草数据库135、位置探测单元150和光源160。用于构建杂草地图的装置100还优选地安装有亮度传感器170并且可选择地连接到显示单元180。此外，用于构建杂草地图的装置100被构造成可连接到独立的除草仪器的控制单元190。
图像记录单元110能安装在运载车辆(比如例如轨道车辆或者合适的机动车辆)。通过装配有减震器的支架实现安装，所述减震器保证在所述运载车辆移动期间图像记录单元110的无振动位置。通过配有减震器的支架的安装方式也保证图像记录单元110在其运行期间不会移动，因此其始终能记录清晰图像。
图像记录单元110的任务是当用于构建杂草地图的装置100行进时，记录所走过路径的连续图像，其一方面提供关于所走过路径的杂草化的明确视觉信息，另一方面提供所走过路径出现的杂草种类，第三方面提供所走过路径的地形条件(即关于其斜度或者不平整度)。因此，图1所示的图像记录单元110包括摄像机112和地貌跟踪激光摄像机114。摄像机112是高分辨率彩色摄像机，其装有合适的光学元件(例如文献中已知的滤色片或者起偏器)用于消除各种干扰光影响。地貌跟踪激光摄像机114也是(高分辨率)数字摄像机，其在给定波长范围的成像过程是由发射激光的光源(图中未示出)协助。该光源优选构成激光摄像机114的一部分，然而并不是必须的。摄像机112和激光摄像机114将它们记录下的图像通过有线(通过适当的数据电缆)或者无线(例如红外或者蓝牙)数据传输发送到图像处理和评价单元120。图1所示的实施例中杂草化程度的计算和杂草种类的识别在摄像机112记录下的镜头的基础上进行，而地貌跟踪激光摄像机114用来测定地形条件。
如图1所示，通过光源160保证可以不依赖于一天中的时间操作用于构建杂草地图的装置100，其开关是由图像处理和评价单元120基于亮度传感器170信号执行。光源160是保证具有色温相当于或者接近(自然)日光色温的集中照明的光源。光源160优选金属卤化物灯。为了在所走过的路径恰好记录下的部分获得最好的光照强度，一个优选实施例中光源160与图像记录单元110结合。
位置探测单元150的任务是确定图像记录单元110的精确实际位置，和/或确定所记录视频信息的精确实际位置，以便从记录的视频信息获得的杂草化、杂草种类和地形的信息能够指派在它们的空间位置方面用可能的最高精确度构建的杂草地图上。因此，位置探测单元150包括定位元件152和至少一个用来更精确地确定由定位元件152提供的空间坐标的位置细化元件154。在一个优选实施例中，定位元件152是卫星导航装置，例如，GPS单元。在另一优选实施例中，定位元件152是利用蜂窝通信网络基站发出的信号的导航装置。
特别地，如果图像记录单元110不移动，基于卫星的位置测定允许10cm精度的定位。当杂草地图构建期间由于图像记录单元110位移，图像记录单元110改变了它的位置，基于GPS的实际位置(以及因此记录下的视频信息的实际位置)的测定变得相对不精确了(即3-5米精度内)。为了构建以后能用作计划和高效除草过程的根据的杂草地图，图像记录单元110的实际位置必须更加精确地得知。这就是位置探测单元150为什么至少装配一个额外的位置细化元件154的原因。
优选地，位置细化元件154是传感器，优选地例如安装在实现图像记录单元110移动的运载车辆轮子上的角位移传感器。此外，位置细化元件154也能由任何其它种类的传感器提供，例如作为非常精确地检测运载车辆速度的速度传感器。位置细化元件154的任务是细化由定位元件152(可选地，由GPS单元)提供的相对于图像记录单元110移动期间实际位置的空间坐标。因此，杂草地图的精确度基本上不是由定位元件152提供的信息，而是由检测/计算图像记录单元110的位移的传感器来定义，借助于传感器可以实现几厘米的精确度。为了精确计算杂草地图上图像记录单元110的当前位置，当图像记录单元110不移动时，使用的(多个)传感器和定位元件152，优选GPS单元，彼此同步进行。
定位元件152和位置细化元件154提供的坐标通过位置探测单元150经由有线数据传输(通过适当的数据电缆)或者无线数据传输(例如红外或者蓝牙)发送到图像处理和评价单元120。
来自摄像机112和激光摄像机114的视频信息以及由位置探测单元150提供的信息的位置类型存储在数据存储单元130内。数据存储单元130优选快速存取硬盘，但是任何其它适合数据存储的装置同样能用。杂草数据库135构成数据存储单元130的一部分(即它被存储在其中)，然而这并不是必须的；杂草数据库135也能连接用于构建杂草地图的装置100作为独立单元(例如以固件的形式)。
基本上，图1所示装置100的图像处理和评价单元120的任务是确定杂草化程度和导致杂草化的杂草种类，以及基于处理摄像机112和激光摄像机114的图像的地形条件，然后储存由此获得的信息作为与位置探测单元150提供的空间坐标一致的杂草地图。图像处理和评价单元120通过适当的预编程软件程序进行处理所述获得的信息，其单个步骤通过构成图像处理和评价单元120一部分的处理器(图中没有示出)执行。所走过路径的染有杂草部分是通过考虑摄像机112所记录图像中绿色阴影部分由所述软件的杂草化报告算法定义。考虑到装置100的分辨率，由根据本发明的用于构建杂草地图的装置100可识别为杂草点的最小部分由10×10厘米的区域表示。杂草种类的识别是通过与杂草数据库135内包含的关于杂草的具体种类的信息比较通过光谱分析和形状识别进行。此外，为保证根据本发明用于构建杂草地图的装置100的紧凑结构，图像处理和评价单元120、数据存储单元130和杂草数据库135都构成个人计算机(例如膝上个人计算机)的组成部分。
图像处理和评价单元120也安装有至少两个控制输出122、124。一个控制输出122以这样的一种方式形成：图像处理和评价单元120通过其可连接到显示单元180。为了杂草地图和进入图像处理和评价单元120的信息的实时显示，显示单元180为屏幕，优选为触摸屏。为了保证有关信息适合打印，显示单元180也能以打印设备形式提供。
另一个控制输出124以这样的一种方式形成：在图像处理和评价单元120和独立的除草设备的控制单元190之间可以通过它建立数据通信连接。旨在提供一种准备好的杂草地图适合直接下载到除草设备，以确定所需参数(除草剂类型，其所需剂量，发配位置和时间段)用于实现消除杂草。数据传输还可以是有线传输或者无线传输。
图2所示用于构建杂草地图的装置100’在特性上不同于图1所示装置100，为保证以更高精确度识别各种杂草种类的能力，其图像记录单元110’除了包括摄像机112和地貌跟踪激光摄像机114，还包括种类细化激光摄像机115。种类细化激光摄像机115是高分辨率数字摄像机，其在给定波长范围的成像过程是由发射高强度激光的光源(图中未示出)协助。优选地，激光发射光源由一个或者多个激光二极管提供，其发射波段为在电磁波频谱可见红外范围内所述杂草特有的窄波段。优选地，激光发射光源构成种类细化激光摄像机115的一部分，然而这并不是必须的；激光发射光源也能作为光源160的一部分提供。激光发射光源的输出以这种方式调节，就是在照明点上发射的相干光的强度是明显更强，优选地比所考虑的点测定的自然日光(也可选地运行光源160发射光)强度要高出10倍。在此应当注意，所述激光光源基本上扮演了常规闪光灯的角色。可能干扰摄像机112的自然光照效果(例如快速改变亮/暗效果，日出/日落时记录图像的色谱出现大转变)和/或由于用于构建杂草地图的装置100’的图像记录单元110’快速移动的影响(例如模糊图像)可以通过利用激光进行瞬时照明来消除。由于利用激光照明，太阳的影响对通过适当的光学装置(图中未示出)照明的地点不起支配作用，因此即使在相对不同光照条件下，等光强图像可以由激光摄像机115记录。在利用短脉冲的照明存在时记录的图像即使在高速下也能保持静止，并且比摄像机112从同一区域记录的图像更清晰。因此，基于杂草数据库135，利用适当形状识别算法和考虑由种类细化激光摄像机115记录的图像以及将这些图像与由摄像机112记录的那些图像比较，在这种情况下由图像处理和评价单元120完成杂草类型的识别比在图1所示装置100的情况下可更精确，其结果是提高了所构建的杂草地图的可靠性。
在根据本发明用于构建杂草地图的装置100、100’的应用之后详细讨论杂草地图的构建。
在图像记录单元110、110’装到运载车辆上后，图像记录单元110、110’的固定位置中，定位元件152和位置细化元件154彼此同步。这样，基于位置细化元件154的信号，在图像记录单元110、110’和运载车辆的耦合移动期间的每个时刻都会精确得知图像记录单元110、110’的位置。同步后运载车辆开始移动，图像记录单元110、110’同时开始运转，即它记录了所走过路径和覆盖所述路径的杂草植被的图像。图像由高分辨率彩色摄像机112和地貌跟踪激光摄像机114记录，如果需要可配以光源160进行均匀照明。由此获得的视频信息通过有线或无线数据传输发送到图像处理和评价单元120。所需的光源160的开关基于亮度传感器170的输入信号由图像处理和评价单元120控制。如果使用图像记录单元110’，与种类细化激光摄像机115关联并作为常规闪光灯的激光发射光源也随所述运载车辆的位移开始运行，并且随着所述激光的瞬时照明，激光摄像机115还记录所走过路径的图像。这些图像也通过有线或无线数据传输发送到图像处理和评价单元120。
接着，基于输入的视频信息，计算杂草化程度，执行引致杂草化的杂草种类的种类识别，通过图像处理和评价单元120确定所走过路径的地形状况。为此，执行分析图像中杂草的颜色和特性的光谱检测算法，和/或将从摄像机112接收——可选择从激光摄像机115接收——并将其固定的画面应用于形状识别算法。各种杂草发出光对发射光的杂草是特有的，所以需要应用形状辨认算法，然而，它们彼此波长非常接近。杂草的辨认基于先前在在的杂草数据库135的数据进行。
对输入的视频信息分析完成后，对于随后的使用，在当前研究的区域的杂草化、造成杂草化的杂草种类和地形状况，以及由位置探测单元150提供的精确坐标存储在数据存储单元130中作为杂草地图和/或提交给显示单元180。为了实现消灭杂草，由此组成的杂草地图也能在同时发送到独立的除草设备的控制单元190。
由根据本发明用于构建杂草地图的装置100、100’组成的杂草地图包括开始和到达坐标、所走过的路径、以米为单位表示的覆盖距离、所走过路径的坐标(优选例如由传感器细化的GPS坐标)、以％为单位并的单位面积的杂草化程度，以及探测的杂草种类。
根据本发明用于构建杂草地图的装置100、100’具有以下优点：
-它可基本在任何环境中从除草设备上物理上断开连接并独立于除草设备运行，然而，为进行除草，装置100、100’与所述设备连接后由装置100、100’绘制的杂草地图能容易地下载到所述除草设备；
-具有高精确度和包含除杂草化外也包含杂草种类的杂草地图在一天任何时间段和/或自然照明不足的条件下也能由装置100、100’构建；
-画进杂草地图中的杂草种类的识别即使当亮/暗效果变化相对快速时也能很精确地执行；这保证了当基于杂草地图进行除草过程时，就消除某一区域覆盖的杂草方面而言最有效的种类专用除草剂会喷在将要进行除草的区域。

Claims (15)

1.一种用于构建杂草地图的装置(100)，包括具有摄像机(112)和地貌跟踪激光摄像机(114)的图像记录单元(110；110’)、图像处理和评价单元(120)，以及与后者相连接的数据存储单元(130)和杂草数据库(135)，其特征在于所述装置(100)还包括光源(160)、具有定位元件(152)和至少一个用来更精确地确定由所述定位元件(152)提供的空间坐标的位置细化元件(154)的位置探测单元(150)，其中所述图像记录单元(110；110’)、所述位置探测单元(150)和所述光源(160)都与所述图像处理和评价单元(120)处于数据通信连接，并且其中所述图像处理和评价单元(120)装配有一个或者多个控制输出(122、124)，其中一个所述控制输出(124)能与独立的除草设备的控制单元(190)建立数据通信连接。
2.如权利要求1所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述图像记录单元(110；110’)装配有用于细化杂草品种的激光照相机(115)。
3.如权利要求2所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述光源(160)至少部分由一个或者多个发射高强度相干光且所述相干光的波长在电磁波频谱的红外范围内的激光二极管组成。
4.如权利要求1到3之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述定位元件(152)是卫星导航装置。
5.如权利要求1到3之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述定位元件(152)是利用蜂窝通信网络基站发出的信号的导航装置。
6.如权利要求1到5之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述位置细化元件(154)是角位移传感器。
7.如权利要求1到6之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于它包括与所述图像处理和评价单元(120)连接的亮度传感器(170)。
8.如权利要求1到7之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述杂草数据库(135)构成所述数据存储单元(130)的一部分。
9.如权利要求1到8之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述图像处理和评价单元(120)、所述数据存储单元(130)和所述杂草数据库(135)都构成个人计算机的部分。
10.如权利要求1到9之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于一个所述控制输出(122)与显示单元(180)处于数据通信连接。
11.如权利要求10所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述显示单元(180)是屏幕，优选触摸屏。
12.如权利要求10所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述显示单元(180)是打印设备。
13.如权利要求1到12之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述光源(160)至少部分由发出具有色温接近自然光的色温的光的光源提供。
14.根据权利要求1到13之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述光源(160)与所述图像记录单元(110；110’)相结合。
15.根据权利要求1到14之一所述的用于构建杂草地图的装置，其特征在于所述光源(160)由物理上彼此独立的单个光源提供。
CNA2006800105755A 2005-04-29 2006-04-28 用于构建杂草地图的装置 Pending CN101151418A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
HU20050500100U HU3056U (en) 2005-04-29 2005-04-29 Construction for making weed map
HUU0500100 2005-04-29

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN101151418A true CN101151418A (zh) 2008-03-26

Family

ID=34674413

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNA2006800105755A Pending CN101151418A (zh) 2005-04-29 2006-04-28 用于构建杂草地图的装置

Country Status (14)

Country Link
US (1) US8107681B2 (zh)
EP (1) EP1875005B1 (zh)
JP (1) JP5188957B2 (zh)
CN (1) CN101151418A (zh)
AT (1) ATE404738T1 (zh)
CA (1) CA2650024C (zh)
DE (1) DE602006002274D1 (zh)
DK (1) DK1875005T3 (zh)
ES (1) ES2314909T3 (zh)
HR (1) HRP20080580T3 (zh)
HU (1) HU3056U (zh)
PL (1) PL1875005T3 (zh)
RU (1) RU2370591C2 (zh)
WO (1) WO2006117581A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103940465A (zh) * 2014-01-28 2014-07-23 安徽大学 杂草信息采集方法与系统
CN105556329A (zh) * 2013-09-27 2016-05-04 高通股份有限公司 混合照片导航及地图绘制
CN109414005A (zh) * 2016-06-28 2019-03-01 巴斯夫欧洲公司 害虫控制方法
CN110868852A (zh) * 2017-07-06 2020-03-06 拜耳股份公司 用于杂草控制的装置
CN111867372A (zh) * 2018-03-27 2020-10-30 拜耳股份公司 用于杂草控制的设备
CN112889786A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 吉林农业大学 一种实时追踪田间作物苗区的喷药系统及控制方法
CN117523532A (zh) * 2023-11-29 2024-02-06 北京斯年智驾科技有限公司 一种杂草点云滤除方法、系统和存储介质
CN117523532B (zh) * 2023-11-29 2024-06-04 北京斯年智驾科技有限公司 一种杂草点云滤除方法、系统和存储介质

Families Citing this family (55)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101733792B1 (ko) * 2010-11-10 2017-05-24 삼성전자주식회사 위치 보정 방법 및 장치
DE102011120858A1 (de) * 2011-12-13 2013-06-13 Yara International Asa Verfahren und Vorrichtung zum berührungslosen Bestimmen von Pflanzenparametern und zum Verarbeiten dieser Informationen
US9119388B2 (en) 2013-03-15 2015-09-01 Harvest Moon Automation Inc. Selectively eradicating plants
WO2015127397A1 (en) 2014-02-21 2015-08-27 Blue River Technology, Inc. System and method for automated odometry calibration for precision algriculture systems
CA2947817C (en) 2014-05-05 2022-05-24 Horticulture Innovation Australia Limited Methods, systems, and devices relating to real-time object identification
JP2019520631A (ja) * 2016-05-12 2019-07-18 ビーエーエスエフ ソシエタス・ヨーロピアＢａｓｆ Ｓｅ 自然環境における雑草の認識
DE202016004430U1 (de) 2016-07-20 2016-08-04 Christian Schlemmer System zur automatischen Erkennung von Pflanzen
EP3357332B1 (en) * 2017-02-06 2022-04-13 Bilberry Sas Agricultural sprayer
EP3358525B1 (en) * 2017-02-06 2020-09-16 Bilberry Sas Weeding systems and methods, railway weeding vehicles
FR3063206B1 (fr) * 2017-02-24 2021-08-13 Bilberry Sas Systeme de controle pour epandage agricole
IT201700039405A1 (it) * 2017-04-19 2018-10-19 Geosintesi S P A Metodo per il rilevamento automatico e successiva elaborazione ed archiviazione di uno o piu’ parametri ambientali georeferenziati relativi ad una tratta ferroviaria di riferimento
EP3403899A1 (de) * 2017-05-17 2018-11-21 Bayer Aktiengesellschaft Unkrautbekämpfung bei hoher geschwindigkeit
EP3569767A1 (en) * 2018-05-14 2019-11-20 Bayer AG A railway weed control vehicle
WO2020014727A1 (en) * 2018-07-17 2020-01-23 Photonic Detection Systems Pty Ltd A detection system for detecting matter and distinguishing specific matter from other matter
US11641800B2 (en) 2020-02-06 2023-05-09 Deere & Company Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system
US11672203B2 (en) 2018-10-26 2023-06-13 Deere & Company Predictive map generation and control
US11178818B2 (en) 2018-10-26 2021-11-23 Deere & Company Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data
US11653588B2 (en) 2018-10-26 2023-05-23 Deere & Company Yield map generation and control system
US11957072B2 (en) 2020-02-06 2024-04-16 Deere & Company Pre-emergence weed detection and mitigation system
US11079725B2 (en) 2019-04-10 2021-08-03 Deere & Company Machine control using real-time model
US11589509B2 (en) 2018-10-26 2023-02-28 Deere & Company Predictive machine characteristic map generation and control system
US11240961B2 (en) 2018-10-26 2022-02-08 Deere & Company Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity
US11467605B2 (en) 2019-04-10 2022-10-11 Deere & Company Zonal machine control
CA3121142A1 (en) 2019-03-01 2020-09-10 Precision Planting Llc Agricultural spraying system
US11234366B2 (en) 2019-04-10 2022-02-01 Deere & Company Image selection for machine control
US11778945B2 (en) 2019-04-10 2023-10-10 Deere & Company Machine control using real-time model
EP3766344A1 (en) * 2019-07-15 2021-01-20 BASF Agro Trademarks GmbH Method for generating an application map for treating a field with an agricultural equipment
US20220330537A1 (en) 2019-09-27 2022-10-20 Precision Planting Llc Agricultural spraying system
US11477940B2 (en) 2020-03-26 2022-10-25 Deere & Company Mobile work machine control based on zone parameter modification
AT524015B1 (de) * 2020-09-30 2022-02-15 Keckeis Michael Vorrichtung zur Vernichtung von Unkraut
US11825768B2 (en) 2020-10-09 2023-11-28 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11592822B2 (en) 2020-10-09 2023-02-28 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11889788B2 (en) 2020-10-09 2024-02-06 Deere & Company Predictive biomass map generation and control
US11983009B2 (en) 2020-10-09 2024-05-14 Deere & Company Map generation and control system
US11844311B2 (en) 2020-10-09 2023-12-19 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11675354B2 (en) 2020-10-09 2023-06-13 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11871697B2 (en) 2020-10-09 2024-01-16 Deere & Company Crop moisture map generation and control system
US11650587B2 (en) 2020-10-09 2023-05-16 Deere & Company Predictive power map generation and control system
US11635765B2 (en) 2020-10-09 2023-04-25 Deere & Company Crop state map generation and control system
US11864483B2 (en) 2020-10-09 2024-01-09 Deere & Company Predictive map generation and control system
US11727680B2 (en) 2020-10-09 2023-08-15 Deere & Company Predictive map generation based on seeding characteristics and control
US11874669B2 (en) 2020-10-09 2024-01-16 Deere & Company Map generation and control system
US11895948B2 (en) 2020-10-09 2024-02-13 Deere & Company Predictive map generation and control based on soil properties
US11849672B2 (en) 2020-10-09 2023-12-26 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11849671B2 (en) 2020-10-09 2023-12-26 Deere & Company Crop state map generation and control system
US11474523B2 (en) 2020-10-09 2022-10-18 Deere & Company Machine control using a predictive speed map
US11927459B2 (en) 2020-10-09 2024-03-12 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11711995B2 (en) 2020-10-09 2023-08-01 Deere & Company Machine control using a predictive map
US11845449B2 (en) 2020-10-09 2023-12-19 Deere & Company Map generation and control system
US11946747B2 (en) 2020-10-09 2024-04-02 Deere & Company Crop constituent map generation and control system
US11889787B2 (en) 2020-10-09 2024-02-06 Deere & Company Predictive speed map generation and control system
RU2753498C1 (ru) * 2021-03-10 2021-08-17 Игорь Владимирович Догадкин Способ поиска, сопровождения и уничтожения целей
CN113040120A (zh) * 2021-03-24 2021-06-29 学勇(重庆)农业科技有限公司 一种用于果树栽种的除虫装置及方法
CN113142170B (zh) * 2021-03-30 2022-05-27 宁波市农业科学研究院 一种适用于稻田的无人机智能化定点除草技术
WO2023230730A1 (en) * 2022-06-03 2023-12-07 Daniel Mccann System and method for precision application of residual herbicide through inference

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5125983A (en) 1991-04-22 1992-06-30 Electric Power Research Institute, Inc. Generating electric power from solar radiation
DE4132637C2 (de) 1991-10-01 1995-04-27 Walter Prof Dr Kuehbauch Verfahren zur gesteuerten Unkrautbekämpfung
JP3061940B2 (ja) * 1992-03-27 2000-07-10 株式会社前川製作所 雑草検出方法
US5793035A (en) 1992-07-28 1998-08-11 Patchen, Inc. Apparatus and method for spraying herbicide on weeds in a cotton field
JP3359702B2 (ja) * 1993-06-28 2002-12-24 株式会社前川製作所 異種植物検出方法と該検出方法を用いた雑草駆除方法
JPH096949A (ja) * 1995-06-19 1997-01-10 Tokyu Constr Co Ltd 雑草の識別及び除去方法
US5809440A (en) 1997-02-27 1998-09-15 Patchen, Inc. Agricultural implement having multiple agents for mapping fields
WO1999017606A1 (en) * 1997-09-24 1999-04-15 Hardi International A/S A method and an apparatus for detecting, classifying and treatment of vegetation
EP1000540A1 (en) * 1998-11-16 2000-05-17 McLoughlin, Daniel Image processing
JP2001025306A (ja) * 1999-07-13 2001-01-30 Genichi Hayashi 芝生用雑草除去機
AUPR457401A0 (en) * 2001-04-26 2001-05-24 Weed Control Australia Pty Ltd Selective weed discrimination
US6516271B2 (en) * 2001-06-29 2003-02-04 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for ultra precise GPS-based mapping of seeds or vegetation during planting
US6553312B2 (en) * 2001-06-29 2003-04-22 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for ultra precise GPS-based mapping of seeds or vegetation during planting
DE10138719A1 (de) * 2001-08-07 2003-03-06 Siemens Ag Verfahren und Vorrichtung zur Darstellung von Fahrhinweisen, insbesondere in Auto-Navigationssystemen
HU224536B1 (hu) * 2002-07-05 2005-10-28 G & G Növényvédelmi és Kereskedelmi Kft. Vasúti kocsira szerelt gyomirtó berendezés kapcsolási elrendezése, és eljárás a berendezéssel történõ gyomirtásra
CN100416590C (zh) * 2005-09-23 2008-09-03 中国农业机械化科学研究院 利用位置和纹理特征自动识别作物苗期田间杂草的方法

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105556329A (zh) * 2013-09-27 2016-05-04 高通股份有限公司 混合照片导航及地图绘制
CN105556329B (zh) * 2013-09-27 2017-10-10 高通股份有限公司 混合照片导航及地图绘制
US9947100B2 (en) 2013-09-27 2018-04-17 Qualcomm Incorporated Exterior hybrid photo mapping
CN103940465A (zh) * 2014-01-28 2014-07-23 安徽大学 杂草信息采集方法与系统
CN109414005B (zh) * 2016-06-28 2022-08-23 巴斯夫欧洲公司 害虫控制方法
CN109414005A (zh) * 2016-06-28 2019-03-01 巴斯夫欧洲公司 害虫控制方法
CN110868852A (zh) * 2017-07-06 2020-03-06 拜耳股份公司 用于杂草控制的装置
US11856937B2 (en) 2017-07-06 2024-01-02 Discovery Purchaser Corporation Apparatus for weed control
CN111867372A (zh) * 2018-03-27 2020-10-30 拜耳股份公司 用于杂草控制的设备
CN112889786B (zh) * 2021-01-15 2023-04-28 吉林农业大学 一种实时追踪田间作物苗区的喷药系统及控制方法
CN112889786A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 吉林农业大学 一种实时追踪田间作物苗区的喷药系统及控制方法
CN117523532A (zh) * 2023-11-29 2024-02-06 北京斯年智驾科技有限公司 一种杂草点云滤除方法、系统和存储介质
CN117523532B (zh) * 2023-11-29 2024-06-04 北京斯年智驾科技有限公司 一种杂草点云滤除方法、系统和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CA2650024A1 (en) 2006-11-09
EP1875005B1 (en) 2008-08-13
WO2006117581A1 (en) 2006-11-09
ATE404738T1 (de) 2008-08-15
US8107681B2 (en) 2012-01-31
DK1875005T3 (da) 2008-12-08
DE602006002274D1 (de) 2008-09-25
US20090226036A1 (en) 2009-09-10
ES2314909T3 (es) 2009-03-16
HU3056U (en) 2006-03-28
RU2370591C2 (ru) 2009-10-20
RU2007135723A (ru) 2009-06-10
HU0500100V0 (en) 2005-06-28
PL1875005T3 (pl) 2009-02-27
EP1875005A1 (en) 2008-01-09
HRP20080580T3 (en) 2008-12-31
JP5188957B2 (ja) 2013-04-24
CA2650024C (en) 2012-10-23
JP2008539459A (ja) 2008-11-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101151418A (zh) 用于构建杂草地图的装置
US20200173803A1 (en) Vision augmented navigation
US9933512B2 (en) Method and geodetic device for surveying at least one target
ES2702612T3 (es) Sistema para detectar anomalías de imagen
US10192139B2 (en) Remote tracking of objects
JP4915281B2 (ja) 信号機検出装置、信号機検出方法及びプログラム
US20230112788A1 (en) Automated license plate recognition system and related method
US10067233B2 (en) Illuminance measuring system
JP6930840B2 (ja) 測量システム
JP6557532B2 (ja) 照明設備の管理システム
CN110470312B (zh) 基于光标签网络的导航方法和相应的计算设备
CN110619666B (zh) 用于标定相机的方法及装置
US6947662B1 (en) Picture mapping system
CN110471403B (zh) 通过光通信装置对能够自主移动的机器进行导引的方法
CN102288180B (zh) 实时影像导航系统及方法
JP2002175517A (ja) 地上位置における材料欠陥の検出
CN112580489A (zh) 交通灯检测方法、装置、电子设备及存储介质
JP2016050813A (ja) 飛翔体を用いたガス測定装置
US20220309793A1 (en) System for determining the position of movable dummy elements
JP2022124663A (ja) 識別装置、識別プログラム、および識別方法
US20220108460A1 (en) System and method for use in geo-spatial registration
JP7061529B2 (ja) 探査装置
CN111157015A (zh) 用于创建路径信息的方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C02 Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Open date: 20080326