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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种多视角的小麦茎蘖数检测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：CN119579617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411632721.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种多视角的小麦茎蘖数检测方法是由刘涛;王建亮;王佳成;张伟军;赵圆圆;孙成明设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视角的小麦茎蘖数检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别检测技术领域，公开了一种多视角的小麦茎蘖数检测方法，包括：步骤一，田间数据获取，采集作物顶部和其两个侧面的多视角高分辨率可见光图像；步骤二，数据预处理，对多视角图像依次进行兴趣区域分割、透视投影以及目标提取，得到目标图像；步骤三，图像特征提取，从目标图像中提取冠层特征和侧式特征；步骤四，图像分析，特征相关性分析，筛选冠层图、侧式图中与茎蘖数检测相关的最佳特征；步骤五，建模与验证，结合采集的实际茎蘖数据利用随机森林回归算法构建模型并进行验证；步骤六，检测方法的应用。本发明减少了单一图像的特征在检测时存在的误差，同时基本不受作物茎秆粗细的影响，能大幅提升检测精度。

本发明授权一种多视角的小麦茎蘖数检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多视角的小麦茎蘖数检测方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤一，田间数据获取，采集作物顶部和其两个侧面的多视角高分辨率可见光图像； 步骤二，数据预处理，对多视角图像依次进行兴趣区域分割、透视投影以及目标提取，得到目标图像，目标图像包括对应作物顶部冠层的冠层图和对应作物侧面基部的侧式图； 步骤三，图像特征提取，从目标图像中提取冠层特征和侧式特征； 步骤四，图像分析，特征相关性分析，筛选冠层图、侧式图中与茎蘖数检测相关的最佳特征； 步骤五，建模与验证，结合采集的实际茎蘖数据利用随机森林回归算法构建模型并进行验证； 步骤六，检测方法的应用，采集多视角可见光图像，通过作物茎蘖数检测模型对图像中作物的茎蘖数量进行精准检测； 所述冠层特征包括从冠层图中提取冠层颜色特征、冠层纹理特征和冠层盖度特征；所述侧式特征包括从侧式图中提取侧式Lab颜色空间特征和峰值特征； 提取峰值特征：在侧式图上绘制一条水平经过最多茎秆的最大穿越线，在LAB颜色空间中选取最大穿越线上的B值进行峰值分析以检测茎秆，峰值特征的提取的具体步骤包括：1对于序列中的每个数据点xi，如果满足xixi-1且xixi+1，则xi存在是峰值的可能；2峰值xa和峰值xb之间的距离d=∣b-a∣，如果距离d小于设定的最小距离D，则两个峰值xa和xb中较低的一个不是峰值，xa和xb中较大的那个值是峰值；3峰值的显著性是指峰顶与峰底的最小高度差，对于一个峰值xp,其显著性P表示为P=xp-maxwl,wr，其中wl和wr分别是从xp向左找到的第一个低于xp的点和从xp向右找到的第一个低于xp的点；4峰的宽度是在峰值高度下降到显著性线以下时的距离，当wl和wr分别是在xp-P高度以下最接近xp左右两侧的两点，则峰的宽度表示为W=wr-wl；5设定一个高度阈值h，只有当xih才被认为是峰值，该步骤利用OTSU算法确定高度阈值h的大小，以此区分茎秆峰值和普通峰值。

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