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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种茶叶嫩梢的识别与采摘点定位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：CN116958823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311080141.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种茶叶嫩梢的识别与采摘点定位方法是由顾寄南;王启航;潘知瑶;侯征辉;范天浩设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种茶叶嫩梢的识别与采摘点定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种茶叶嫩梢的识别与采摘点定位方法，获取带有茶叶嫩梢的图像，并利用YOLOv7目标检测模型对所获取的图像进行茶叶嫩梢识别，输出待采摘目标的检测框坐标信息；根据检测框内采摘部位是否存在遮挡进行分类，分为有遮挡和无遮挡两类；对于采摘部位无遮挡的茶叶嫩梢进行三维采摘点定位；对于采摘部位存在遮挡的茶叶嫩梢，通过点云补全的方法获得其采摘部位的深度信息后，再进行三维采摘点定位。本方法能够解决复杂场景下茶叶嫩梢定位时采摘部位存在遮挡导致的采摘错误，提高采摘效率。

本发明授权一种茶叶嫩梢的识别与采摘点定位方法在权利要求书中公布了：1.一种茶叶嫩梢的识别与采摘点定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取带有茶叶嫩梢的图像，并利用YOLOv7目标检测模型对所获取的图像进行茶叶嫩梢识别，输出待采摘目标的检测框坐标信息；根据检测框内采摘部位是否存在遮挡进行分类，分为有遮挡和无遮挡两类；所述YOLOv7目标检测模型包括主干网络、特征金字塔和检测头，所述主干网络通过卷积、标准化操作和激活函数堆叠进行特征提取；所述特征金字塔用于进行多尺度目标检测；所述检测头是由多个卷积层和全连接层组成，使用卷积和激活函数来提取目标的位置和类别信息，然后利用非极大值抑制来筛选最有可能的目标检测结果；在进行特征提取的主干网络中，使用了GhostNetV2架构，GhostNetV2架构是在Ghost模块的基础上添加了DFC注意力机制；在目标边框预测过程中，共有3个分支分别用来检测大目标、中目标和小目标，每个分支都采用了Decoupledhead解耦合头将目标位置和类别信息分别提取出来，通过不同的网络分支分别学习，最后再进行融合； 步骤2：对于采摘部位无遮挡的茶叶嫩梢进行三维采摘点定位；对于采摘部位存在遮挡的茶叶嫩梢，通过点云补全的方法获得其采摘部位的深度信息后，再进行三维采摘点定位；针对对采摘部位存在遮挡的茶叶嫩梢进行三维采摘点定位的方法如下： S1、将采摘部位有遮挡的茶叶嫩梢检测框信息对齐深度图生成3D点云数据； S2、对得到的点云数据进行去噪和平滑处理； S3、对点云数据进行聚类，分割出遮挡物、残缺的茶叶嫩梢以及背景三类点云数据，并提取残缺的茶叶嫩梢点云数据； S4、将提取到的残缺的茶叶嫩梢点云数据作为输入传输到PF-Net点云补全网络中进点云补全，把缺失的采摘部位点云数据补全，获得完整的茶叶嫩梢点云数据；所述PF-Net点云补全网络包括生成器部分和判别器部分，所述生成器对点云数据进程特征提取和点云补全，所述判别器用于训练过程，通过计算补全的点云数据与数据集实际数据的损失，鉴别补全的点云数据的可靠性，并通过不断的训练迭代至收敛，优化点云补全效果； S5、对经过点云补全得到的完整的茶叶嫩梢点云数据计算下部躯干的中心，获得采摘部位存在遮挡的茶叶嫩梢采摘点三维坐标。

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