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龙图腾网恭喜南京农业大学申请的专利一种基于多模态智能算法的种子检测方法、系统及装置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：CN120088254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510568930.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多模态智能算法的种子检测方法、系统及装置是由肖浏骏;仰许哲;周昱;刘义轩;张磊;汤亮;刘兵;刘蕾蕾;朱艳;曹卫星设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态智能算法的种子检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态智能算法的种子检测方法、系统及装置，方法包括如下步骤：获取待测种子的栅格图像；采集栅格图像的RGB‑D模态信息；对栅格图像中边缘部位进行裁剪，并将裁剪后的图像与RGB‑D模态信息匹配；采用检测算法对图像进行目标检测确定种子在图像内的检测区域；根据检测区域内的像素点的RGB‑D模态信息建立三维点云数据；采用自适应密度聚类算法将三维点云数据分割为每个种子所对应的点云数据；根据点云数据，使用点云凸包算法计算每个种子的体积数据；采用K‑means聚类算法将所有体积数据聚类为实粒数据与瘪粒数据。本发明中的方法采用多模态检测技术实现种子的无损考种检测，实现更高精准度的检测。

本发明授权一种基于多模态智能算法的种子检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态智能算法的种子检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取待测种子的栅格图像； S2、采集所述栅格图像的RGB-D模态信息； S3、对所述栅格图像中边缘部位进行裁剪，并将裁剪后的图像与所述RGB-D模态信息匹配； S4、采用检测算法对所述图像进行目标检测确定种子在图像内的检测区域； S5、根据所述检测区域内的像素点的RGB-D模态信息建立三维点云数据； S6、采用基于机器学习指导的自适应密度聚类算法将所述三维点云数据分割为每个种子所对应的点云数据；所述S6包括如下子步骤： S601、对所述三维点云数据进行预处理和特征提取处理，得到每个点的特征； S602、根据所述特征，利用密度预测模型预测每个点的局部密度得分； S603、根据所述局部密度得分调整DBSCAN聚类模型的关键参数； S604、将所述关键参数和三维点云数据代入DBSCAN聚类模型处理得到每个种子所对应的点云数据； S7、根据所述点云数据，使用点云凸包算法计算每个种子的体积数据； S8、采用K-means聚类算法将所有体积数据聚类为实粒数据与瘪粒数据。

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