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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种番茄植株侧枝修剪点识别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：CN115861795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211424615.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种番茄植株侧枝修剪点识别方法是由梁喜凤;章鑫宇;秦叶波;姚莹;陈丽妮;王永维设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种番茄植株侧枝修剪点识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种番茄植株侧枝修剪点识别方法，属于枝条修剪点识别技术领域。方法包括以下步骤：采集番茄枝条的图像，建立自然场景下的番茄枝条图像库；建立并训练基于MaskR‑CNN网络的番茄植株侧枝与主枝分割模型；修剪点识别：判断待测图片中修剪点位于侧枝哪端，并计算修剪点坐标。本发明利用基于MaskR‑CNN网络的番茄植株侧枝与主枝分割模型进行番茄植株侧枝与主枝实例分割，可以将番茄植株侧枝、主枝从颜色相近的叶片、背景中分割出来，具有分割精度较高、适用场景多、模型参数量较小的优点，为番茄枝叶修剪机器人的应用奠定基础。

本发明授权一种番茄植株侧枝修剪点识别方法在权利要求书中公布了：1.一种番茄植株侧枝修剪点识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集番茄枝条的图像，建立自然场景下的番茄枝条图像库； S2、基于所述番茄枝条图像库，建立并训练基于MaskR-CNN网络的番茄植株侧枝与主枝分割模型； S3、基于所述番茄植株侧枝与主枝分割模型，判断待测图片中修剪点位于侧枝哪端，并计算修剪点坐标； 所述步骤S2建立番茄植株侧枝与主枝分割的MaskR-CNN网络的具体步骤为： S21、将MaskR-CNN的主干网络ResNet50100替换为MobileViT进行特征提取，获取特征图C1、C2、C3、C4和C5； S22、对所述特征图C3和C4添加ECA注意力机制得到新特征图，然后将获得的新特征图与所述特征图C2和C5输入到特征金字塔网络FPN中进行特征融合； S23、基于步骤S22的结果，将特征融合后的特征图送入区域建议网络RPN中，获得感兴趣区域； S24、通过兴趣区域对齐层将所述感兴趣区域映射到特征图中提取相应的目标特征； S25、将步骤S24中提取的目标特征输入到头部网络的全连接层FC和全卷积网络层FCN，得到目标检测分类、预测边界框和掩膜。

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