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龙图腾网恭喜湖南农业大学申请的专利一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统、方法及存储介质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：CN119963060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510440126.9，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统、方法及存储介质是由吴明亮;潘睿;唐乐为;万子平;李杰;曹子骏;王晓宇;张慧宇;邹智军;文张宏设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统、方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统、方法及存储介质，涉及油茶果树产量预测技术领域，包括：在数据采集阶段，利用三维激光扫描仪与高光谱相机，获取果实体积、几何特征数据及内部成分含量数据，为后续分析筑牢根基，通过计算果实的实际密度，生成密度修正指数，充分考量影响果实密度的多元因素，有效提升果实质量计算精度，基于深度学习网络搭建质量预测模型，该模型可捕捉果实质量与各因素间的复杂联系。本发明极大增强对不同生长环境和果实个体的适应性，显著提升模型泛化能力，多个模块协同工作，构建完整系统的产量预测体系，各环节紧密衔接，减少人工干预与数据误差，大幅提升油茶果树产量检测的工作效率。

本发明授权一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统、方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于三维激光扫描仪的油茶果树产量预测系统，其特征在于：包括： 数据采集模块，用于通过三维激光扫描仪获取样本和待预测油茶果树的三维点云数据，并对三维点云数据进行预处理，对预处理后的三维点云数据进行阈值分割，获取果实点云区域和枝叶点云区域，从果实点云区域中获取每个果实的体积、以及影响果实密度的几何特征数据，并通过高光谱相机采集样本和待预测油茶果树的果实光谱图像，基于果实光谱图像，提取果实光谱数据，从采集的样本中，选取与光谱图像采集对应的果实，采用化学分析方法，测定果实内部成分，获取每个果实的内部成分含量数据； 含量预测模型构建模块，用于基于深度学习网络构建含量预测模型，将样本的果实光谱数据作为输入，果实的内部成分含量数据作为输出标签，对含量预测模型进行训练； 含量模拟模块，用于将待预测油茶果树的果实光谱数据输入到训练好的含量预测模型中，获取待预测油茶果树的果实的内部成分含量数据； 基准密度计算模块，用于从样本中筛选多个标准果实作为基准样本，依据密度公式，计算基准样本的果实密度的平均值，以果实密度的平均值作为果实的基准密度，计算基准样本的几何特征数据的平均值和内部成分含量数据的平均值，以几何特征数据的平均值和内部成分含量数据的平均值作为几何特征数据和内部成分含量数据的基准值； 第一计算模块，用于将果实的几何特征数据和内部成分含量数据进行数据处理，生成果实的密度修正指数； 质量预测模型构建模块，用于基于深度学习网络构建果实质量预测模型，以基准密度、样本果实的密度修正指数和体积作为输入，对应的实际质量作为标签输出，对果实质量预测模型进行训练； 质量模拟模块，用于将基准密度、待预测油茶果树果实的密度修正指数和体积输入训练完成的果实质量预测模型，获取待预测油茶果树每个果实的实际质量； 第二计算模块，用于将待预测油茶果树上每个果实的实际质量进行累加计算，获取油茶果树的产量。

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