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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种树干特征识别方法、系统及产品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：CN116012703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211642517.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种树干特征识别方法、系统及产品是由张伟民;姜洲;梁凯文;刘永辉;黄强设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种树干特征识别方法、系统及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及一种树干特征识别方法、系统及产品，属于图像处理领域，方法包括：建立激光雷达稠密点云地图；构建卷积神经网络；基于所述卷积神经网络确定第一精细网格特征图；将所述精细网格特征图送入所述卷积神经网络进行训练，得到第二精细网格特征图；确定损失函数；采用所述损失函数对第二精细网格特征图进行分类回归检测，得到每个网格的树干中心点；基于所述每个网格的树干中心点确定树干特征。本发明中的上述方法能够提取稠密地图里的语义特征和对应的三维坐标，用于后续割胶机器人准确定位胶树，完成自主规划控制，实现全自动割胶系统。

本发明授权一种树干特征识别方法、系统及产品在权利要求书中公布了：1.一种树干特征识别方法，其特征在于，所述识别方法包括： 建立激光雷达稠密点云地图； 构建卷积神经网络； 基于所述卷积神经网络确定第一精细网格特征图； 将所述精细网格特征图送入所述卷积神经网络进行训练，得到第二精细网格特征图； 确定损失函数； 采用所述损失函数对第二精细网格特征图进行分类回归检测，得到每个网格的树干中心点； 基于所述每个网格的树干中心点确定树干特征； 所述建立激光雷达稠密点云地图具体包括以下步骤： 获取激光雷达点云地图； 对所述激光雷达点云地图进行去畸变处理，得到初始稠密点云地图；所述初始稠密点云地图中包含一帧点云； 基于所述初始稠密点云地图提取几何线面特征；所述几何线面特征包括三维直线特征和三维平面特征； 根据其几何线面特征采用非线性优化方法求解机器人最优位姿； 获取IMU估计的位姿； 将所述机器人最优位姿和所述IMU估计的位姿进行融合，得到最优里程计； 基于所述最优里程计确定激光雷达稠密点云地图； 基于所述卷积神经网络确定第一精细网格特征图具体包括以下步骤： 使用俯视图将所述激光雷达稠密点云地图的投影到平面，并划分为H*W个网格，每个所述网格包含K点，得到H*W*K个点； 对所述H*W*K个点进行点云特征升维，得到K*2m维度的特征； 对所述K*2m维度的特征采用自注意力机制调整点云特征，得到与K无关固定大小的特征； 对所述与K无关固定大小的特征通过全连接层和卷积层进行处理，得到48维的向量； 重复以上步骤，直到H*W个网格都处理完毕，得到H*W*48大小的精细网格特征图，即第一精细网格特征图。

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