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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别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：CN120014460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510092295.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法是由朱浩;杨清;徐泽;杨海滨设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法，属于茶叶智能采摘技术领域。首先获取茶叶夜间图像，提出基于分解模型的夜间图像增强模型，以解决夜间环境下图像存在大量噪声点和亮度不足的问题。接着提出DFOCC‑YOLOv8模型获取茶叶二维检测框，将通道和空间特征互相补偿，解决茶叶小目标出现漏检的问题。并提出TeaReLU激活函数和自适应遮挡损失函数，改善茶叶嫩梢因遮挡而无法准确识别的问题。然后构建异源多特征加权融合的茶叶嫩梢分割模型，剔除与茶叶无关的背景。最后引入激光雷达的点云数据获取深度信息，并构建基于深度数据优化与风速修正的采摘点定位系统，确定茶叶嫩梢采摘点的位置。

本发明授权基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的智能机器人茶叶嫩梢采摘点识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：获取茶叶夜间图像，并对图像进行基于图像分解模型的增强，以解决夜间环境下图像存在大量噪声点和亮度不足的问题； S2：利用DFOCC-YOLOv8模型对增强后的图像进行茶叶嫩梢检测，获取茶叶二维检测框，并对检测框进行筛选，剔除不符合要求的茶叶；DFOCC-YOLOv8模型为在YOLOv8的基础上构建双特征缠绕模型，将空间特征与通道特征相互缠绕补偿； S3：构建异源多特征加权融合的茶叶嫩梢分割模型，对步骤S2获取的茶叶二维检测框进行处理，剔除与茶叶无关的背景，得到茶叶嫩梢分割图像；异源多特征为茶叶的颜色特性、纹理特性、形状特性和生长特性； S4：引入激光雷达的点云数据获取深度信息，并结合茶叶嫩梢分割图像进行数据同步和配准；构建基于深度数据优化与风速、风向修正的采摘点定位系统，对获取的深度数据进行优化和修正，确定茶叶嫩梢采摘点的三维坐标。

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