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龙图腾网获悉南充市农业科学院申请的专利基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉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：CN120510388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202511000159.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法是由敬昱霖;周泽弘;梁琴;全紫曼;莫坤;朱小庆;赵越;漆燕设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉测量技术领域，具体涉及基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法，创建多目标优化模型并基于卫星图进行图像采集路径规划，获取最佳图像采集路径；基于最佳图像采集路径进行果园图像采集，对果园图像进行少量标注构建训练集；创建语义分割模型并通过训练集进行初始训练后对未标注图像进行预测，筛选待标注图像进行标注和迭代训练；模型输出每个像素属于绿肥或非绿肥的概率；通过两层图像二值化过程将果园图像中的绿肥区域和果树区域进行标记；基于标记结果获取果园绿肥覆盖数据和果树数据，并制定绿肥补充方案并执行。上述提升了绿肥覆盖测量效率和结果准确性，在全面反映果园绿肥实际覆盖情况的同时降低数据处理负担。

本发明授权基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法在权利要求书中公布了：1.基于语义分割的果园绿肥覆盖度机器视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待测量果园卫星图，创建多目标优化模型并基于卫星图进行图像采集路径规划，通过多目标优化模型获取最佳图像采集路径； S2：基于最佳图像采集路径进行果园图像采集，并对采集的果园图像进行预处理，对预处理后的果园图像进行少量标注构建训练集； S3：创建语义分割模型并通过训练集进行初始训练，对未标注图像进行预测，根据预测结果筛选待标注图像进行标注，将新标注图像添加至训练集进行迭代训练； S4：将基于最佳图像采集路径采集的果园图像不断输入所述语义分割模型，模型输出每个像素属于绿肥或非绿肥的概率； S5：通过预设的第一概率阈值将图像二值化，得到第一二值图像，基于第一二值图像将果园图像中的绿肥区域进行标记，在非绿肥区域中对果树区域进行标记； S6：基于标记结果获取果园绿肥覆盖数据和果树数据，根据果园绿肥覆盖数据以及果树数据制定绿肥补充方案并执行； 步骤S1的具体过程如下： S11：获取待测量果园卫星图，对卫星图中的果树进行识别，提取所述卫星图的边缘特征并标记于卫星图中； S12：创建多目标优化模型，设置多目标优化模型的优化目标，包括图像覆盖度、图像采集量、图像采集时间，并分别构建相应的目标函数； S13：设置多目标优化模型的约束条件包括移动平台的运动约束、图像采集模块的工作约束和果园的实际操作约束； S14：基于优化目标和约束条件对所述多目标优化模型进行求解，获取最佳图像采集路径。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南充市农业科学院，其通讯地址为：637000 四川省南充市顺庆区北湖路农科巷137号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。