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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利一种马尾松苗木的形态指标无损测量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：CN116721345B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310692211.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种马尾松苗木的形态指标无损测量方法是由李玉荣;计恺豪;夏海飞;刘英;倪超;高捍东;杨雨图;霍林涛;周海燕;孙奇设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种马尾松苗木的形态指标无损测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种马尾松苗木的形态指标无损测量方法，包括：采集马尾松图像并进行矫正；将采集到图像重建为3D点云并对点云作预处理；制作马尾松点云语义分割的数据集，计算数据集中不同类别的类平衡权重；构建密集加权语义分割网络模型；将类平衡权重赋值到模型的损失函数中；通过数据集训练密集加权语义分割网络模型；根据密集加权语义分割网络模型分割的马尾松点云中茎的点，获取茎的原始骨架点，并精细化提取茎的骨架点；根据茎的精细化骨架点，提取待测马尾松的形态指标值。本发明可以准确测量出马尾松苗木的形态指标，不再依赖人工和专业仪器测量设备，减少了测量成本和测量难度。

本发明授权一种马尾松苗木的形态指标无损测量方法在权利要求书中公布了：1.一种马尾松苗木的形态指标无损测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集多视角多角度的马尾松2D图像并对2D图像进行矫正； 步骤2：将采集到的2D图像重建为马尾松的3D点云并对点云作预处理； 步骤3：制作马尾松点云语义分割的数据集，计算马尾松点云语义分割数据集中不同类别的类平衡权重； 步骤4：构建特征点自适应加权模块和密集映射块，并基于PointNet++构建密集加权语义分割网络模型；将步骤3中计算的类平衡权重赋值到密集加权语义分割网络模型的损失函数中； 步骤5：通过马尾松点云语义分割数据集训练密集加权语义分割网络模型；采用步骤1和步骤2的方法采集待测马尾松的马尾松点云，将待测马尾松的马尾松点云输入至训练完成的密集加权语义分割网络模型中，实现马尾松点云中的茎、叶和其他的分割； 步骤6：根据获得的马尾松点云中茎的点，获取茎的原始骨架点，在原始骨架点的基础上精细化提取茎的骨架点，得到茎的精细化骨架点； 步骤7：根据茎的精细化骨架点，提取待测马尾松的形态指标值。

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