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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利植物表型形状参数提取方法、装置、设备及介质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：CN119904466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510090218.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权植物表型形状参数提取方法、装置、设备及介质是由马瑞峻;李呈辉;陈瑜;洪苑乾;曾韵谕;李康乐;刘梁;王灏设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本植物表型形状参数提取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种植物表型形状参数提取方法、装置、设备及介质，方法包括：在第一植物点云分割模型中的原始最远点采样算法引入密度因子、曲率因子以及采样距离，在特征提取阶段中引入离散小波变换以增强点云数据的多尺度特征表示，在集合抽象层中集成核点卷积层，并与原始植物点云分割模型中的点卷积层并行工作，以构建第二植物点云分割模型；将待检测植株相对应的原始点云数据输入至已训练至收敛状态的第二植物点云分割模型中，以确定待检测植株相对应的植物表型形状参数，以完成植物表型形状参数的提取。本申请优化了对局部特征的提取，从而提高了植物器官分割的精度。

本发明授权植物表型形状参数提取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种植物表型形状参数提取方法，其特征在于，包括： 响应对植物表型形状参数进行测量的指令，获取待检测植株相对应的原始点云数据，计算确定所述原始点云数据中的每个样本点与所述样本点的多个最近邻近点之间的第一欧几里得距离的第一平方值，根据多个所述第一平方值之间的第一平均值，以确定每个样本点相对应的密度因子； 采用离散小波变换对所述待检测植株相对应的原始点云数据进行分别分解以确定低频分量以及高频分量，其中，所述低频分量的计算公式表示为： 其中，cAj[n]表示第j个尺度下的低频分量，x[k]表示待检测植株相对应的原始点云数据，g[2n-k]表示低通滤波器的系数，k表示小波变换中原始点云数据的位置索引，n表示重建过程中原始点云数据的位置索引； 所述高频分量的计算公式表示为： 其中，cDj[n]表示第j个尺度下的高频分量，h[2n-k]表示高通滤波器的系数； 通过对所述低频分量和所述高频分量的重构，以重建所述原始点云数据，其计算公式表示为： x[n]表示重建后的原始点云数据； 计算确定所述第一平方值与所述密度因子之间的第一差值的第二平方值，根据多个所述第二平方值之间的第二平均值，以确定每个样本点相对应的曲率因子； 根据所述每个样本点相对应的密度因子、所述每个样本点相对应的曲率因子以及所述第一欧几里得距离，计算确定每个样本点相对应的采样距离； 在第一植物点云分割模型中的原始最远点采样算法引入所述密度因子、所述曲率因子以及所述采样距离，在特征提取阶段中引入离散小波变换以增强点云数据的多尺度特征表示，在集合抽象层中集成核点卷积层，并与所述第一植物点云分割模型中的点卷积层并行工作，以构建第二植物点云分割模型，其中，所述第一植物点云分割模型的基础网络架构为PointNet++模型，所述第二植物点云分割模型的基础网络架构为改进的PointNet++模型； 将所述待检测植株相对应的原始点云数据输入至已训练至收敛状态的第二植物点云分割模型中，以确定所述待检测植株相对应的植物表型形状参数，以完成植物表型形状参数的提取，其中，所述待检测植株包括樱桃番茄植株、辣椒植株、玉米植株或番茄植株，所述植物表型形状参数包括植物高度、植物叶面积、植物叶长、植物叶宽以及茎干直径的一项或任意多项。

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