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龙图腾网获悉广西民族大学申请的专利甘蔗横向种植机种植特性的评估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：CN116543319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310338118.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权甘蔗横向种植机种植特性的评估方法是由李尚平;唐丹;文春明;李凯华;李洋;郑创锐;卞俊析;张超;褚元;叶滢敏;陈成;闫清林;甘伟光;王聪设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本甘蔗横向种植机种植特性的评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种甘蔗横向种植机种植特性的评估方法，包括以下步骤：1使用无人机获取蔗地甘蔗植物图像，对甘蔗植物图像进行处理得到数据集，数据集包括训练集和测试集；2对图片数据集进行标注；3获取真实密度图；4模型改进；5使用改进的CSRNet神经网络对训练集标注文件进行特征提取，生成预测密度图；6模型训练；7将标注好的测试集图像输入训练好的网络模型中，生成预测密度图，再对密度图的像素点概率值进行求和，得到预测数量。本发明方法可以快速准确地提取作物种植面积、阶段性作物长势检测和进行作物产量的估算。

本发明授权甘蔗横向种植机种植特性的评估方法在权利要求书中公布了：1.一种甘蔗横向种植机种植特性的评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用无人机获取蔗地甘蔗植物图像，对甘蔗植物图像进行处理得到数据集，数据集包括训练集和测试集； 2对步骤1的图片数据集进行标注，得到与训练集和测试集一一对应的标注文件，获取甘蔗植株的真实坐标信息； 3根据步骤2训练集的标注文件生成基本真值点注释ground_truth图，然后对ground_truth图经过二维高斯模糊处理，得到真实密度图，对密度图求和即为甘蔗蔗心数； 4以CSRNet神经网络为模型进行改进，CSRNet神经网络主要包括前端网络和后端网络，在前端网络和后端网络之间引入通道注意力模块，前端网络主要是对输入图像进行二维特征提取，通道注意力模块对特征图进行逐通道调整，减小背景的误差估计，将通道注意力模块提取到的特征进行融合并送入后端网络，后端网络用于生成密度估计图； 5使用改进的CSRNet神经网络对步骤2的训练集标注文件进行特征提取，生成预测密度图； 6通过步骤3训练集的真实密度图和步骤5预测密度图计算密度图的损失，在模型中引入自适应损失函数进行计算，然后在改进后的神经网络模型中进行训练，得到性能最优的模型并保存； 7将步骤2标注好的测试集图像输入训练好的网络模型中，生成预测密度图，再对密度图的像素点概率值进行求和，得到预测数量。

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