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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利一种茶叶轮廓提取与采摘点智能检测方法及设备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：CN119600595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411689288.8，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种茶叶轮廓提取与采摘点智能检测方法及设备是由王曦照;刁兆磊;易鸣;王鹏然;陈信;夏雨晨;倪文军;杨春勇设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种茶叶轮廓提取与采摘点智能检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及农业自动化领域，公开了一种茶叶轮廓提取与采摘点智能检测方法及设备，方法包括，采集茶树嫩芽RGB原始图像、深度图像以及深度图像合成的RGBD图像，并构建训练集；基于实例分割分支和茶叶嫩芽采摘点检测分支，构建轻量级茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点检测模型；利用训练集及反向传播算法训练所述轻量级茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点检测模型，得到训练好的模型；获取待采摘区域图像，利用训练好的模型得到2D采摘框和茶叶嫩芽轮廓提取结果，完成茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点的检测；本发明解决了在茶园环境发生变化时无法快速、精准地提取茶叶嫩芽轮廓与采摘点的难题，显著提高了采摘效率与自动化水平，进而提升经济效益。

本发明授权一种茶叶轮廓提取与采摘点智能检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种茶叶轮廓提取与采摘点智能检测方法，其特征在于：方法包括以下步骤： S1：采集茶树嫩芽RGB原始图像、深度图像以及深度图像合成的RGBD图像，并构建训练集； S2：基于实例分割分支和茶叶嫩芽采摘点检测分支，构建端到端的轻量级茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点检测模型； S3：利用训练集及反向传播算法训练所述轻量级茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点检测模型，得到训练好的模型； S4：获取待采摘区域图像，利用训练好的模型得到2D采摘框和茶叶嫩芽轮廓提取结果，完成茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点的检测； 步骤S1中，深度图像合成的RGBD图像的计算公式如下： 其中，R、G、B、D分别指每个像素中的红、绿、蓝和深度值；α是一个预设参数；C1、C2、C3是图像三个通道的每个像素的新值；然后，将新图像中的每个像素值从0到255进行归一化，得到RGBD图像；通过目视检查，通过分析背景和前景的像素来最大化式2中的g值，并带有避免过度颜色失真的约束，得出该参数α为0.70； 2 3 其中，g表示背景和前景之间的差异；w0表示背景像素数与整幅图像像素数的比值；w1表示前景像素数与整幅图像像素数的比值；μ、μ0、μ1分别表示整幅图像、背景、前景像素的平均像素值; 步骤S2中轻量级茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点检测模型包括：基于实例分割分支和茶叶嫩芽采摘点检测分支； 其中，基于实例分割分支采用基于改进的Mask-RCNN模型；茶叶嫩芽采摘点检测分支包括RGBDF模块、FASP模块和GFF模块; 基于改进的Mask-RCNN模型采用ResNet和BiP-FPN作为骨干网络提取特征图；对于提取得到的特征图，采用区域提议网络RPN预测感兴趣区域ROI；利用感兴趣区域ROI剪裁特征图，最后利用茶叶嫩芽采摘点检测分支预测对象类别； FASP模块的输入为BiP-FPN输出的特征图，输出为不同大小物体的抓取候选对象； RGBDF模块的输入为深度图像和深度图像合成的RGBD图像，输出为深度图分配可靠性分数； GFF模块的输入为不同大小物体的抓取候选对象和深度图分配可靠性分数，输出为融合的高级语义特征; RGBDF模块包含三个分支： 第一个分支从深度图像生成置信图；计算RGBD图像和深度图像特征之间的元素相加值，再将输出结果与深度图像相乘以增强轮廓信息的表示； 在第二个分支中，RGBDF模块使用多个卷积来获取不同尺度的特征； 在第三个分支中，RGBDF模块计算RGBD图像和深度图像特征之间的元素减法的绝对值；再将输出结果与深度图相乘； 最后，RGBDF模块将三个分支获得的多个特征图连接起来，通过3×3卷积运算将这些特征融合得到低级RGB-D融合特征； BiP-FPN模块中，目标检测器中的多尺度特征融合模块以或的形式聚合并融合不同分辨率的多级特征信息; GFF模块中，首先融合两个输入特征X,Y，然后应用Sigmoid激活函数，输出值在0和1之间；然后计算X和Y的加权平均值；通过为两个不同的特征分配注意力权重。

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