浙江大学;深圳市五谷网络科技有限公司刘飞获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;深圳市五谷网络科技有限公司申请的专利一种缺苗率的计算方法、系统、设备、介质及产品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：CN118982771B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410951580.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种缺苗率的计算方法、系统、设备、介质及产品是由刘飞;杨睿;陈梦媛;孙永祺;孔汶汶;冯雷;魏明;王宏乐设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种缺苗率的计算方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种缺苗率的计算方法、系统、设备、介质及产品，涉及作物缺苗检测领域，该方法包括获取预先拍摄的待检测地块的农作物的样本图像以及映射关系；利用缺苗区域检测模型对样本图像进行缺苗区域检测，得到缺苗区域的预测框；利用映射关系和预测框，得到原始图像中的缺苗区域的边界框；对原始图像进行田垄线提取，得到待检测地块的竖直田垄线；基于竖直田垄线和边界框，得到原始图像的缺苗率；利用多张原始图像的缺苗率，得到缺苗率的平均值，将平均值作为待检测地块的缺苗率。本申请提高对大面积种植作物的缺苗率的计算效率。
本发明授权一种缺苗率的计算方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种缺苗率的计算方法，其特征在于，所述缺苗率的计算方法包括： 获取预先拍摄的待检测地块的农作物的样本图像以及映射关系；其中，所述映射关系为所述样本图像与原始图像的位置关系；所述原始图像中包含多个样本图像； 利用缺苗区域检测模型对所述样本图像进行缺苗区域检测，得到缺苗区域的预测框；其中，所述缺苗区域检测模型是通过对神经网络模型进行全监督以及半监督训练得到； 利用所述映射关系和所述预测框，得到所述原始图像中的缺苗区域的边界框； 对所述原始图像进行田垄线提取，得到所述待检测地块的竖直田垄线； 基于所述竖直田垄线和所述边界框，得到所述原始图像的缺苗率； 利用多张所述原始图像的所述缺苗率，得到所述缺苗率的平均值，将所述平均值作为所述待检测地块的缺苗率。
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