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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于斜拍图像获取植物工厂内生菜生长信息的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：CN116188317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310209190.7，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于斜拍图像获取植物工厂内生菜生长信息的方法是由齐龙;谭建伟;侯俊伟;郑鸿;马锐军;蔡迎虎;梁展鹏设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于斜拍图像获取植物工厂内生菜生长信息的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于斜拍图像获取植物工厂内生菜生长信息的方法，该方法采用相机按照特定的倾斜角度拍摄植物工厂内的生菜，然后对获取的生菜图像进行预处理，处理流程包括：数据标注、mask‑rcnn实例分割模型训练、数据筛选、单株生菜数据集的构建，对获取的图像进行图像处理操作，获取生菜的部分表型特征倾斜投影面积、颜色信息、纹理复杂度，并使用卷积神经网络训练鲜重估计模型，实现对生菜的生长检测。本发明解决了植物工厂种植架这种封闭且非开放式空间内获取作物生长信息困难的问题，并且具有准确度高、效率高的特点，有助于推进无人植物工厂的建设，为智能农业赋能。

本发明授权一种基于斜拍图像获取植物工厂内生菜生长信息的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于斜拍图像获取植物工厂内生菜生长信息的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用相机通过斜拍的方式获取植物工厂内生菜的生长图像； S2：将获取到的生长图像送入实例分割模型中分割出单株生菜图像； S3：将分割出的单株生菜图像进行识别，识别出前四排的生菜图像； S4：将识别出的生菜图像送入特征提取模型中，通过特征提取的方式得到倾斜投影面积、周长、颜色信息和纹理特征； S5：将识别出的生菜图像送入鲜重估计模型中估算生菜的鲜重值；其中，对生菜的鲜重进行估计的步骤为: S51：使用步骤S3中提取的目标区域的单株生菜图像，将单株生菜与其真实的鲜重值相对应，构建鲜重估计的数据集； S52：构建的数据库进行数据增强操作； S53：将增强的数据集放入构建好的Disnet模型中进行训练；输入为224ppix224ppi的图像，输出为估计的生菜鲜重值，真实值为实际测量的生菜鲜重值，采用MSELoss函数作为损失函数，训练出鲜重估计模型；其中， 构建Disnet网络的步骤如下： S531：在神经网络模型中添加位置信息提取模块和浅层信息提取模块，将提取到的浅层信息和位置信息进行融合，使用全连接层进行输出；其中，所述的位置信息提取模块选用Resnet18作为主干网络；将Resnet结构32倍下采样的输出进行两次平均池化操作，得到深层的语义信息，并将深层的语义信息和32倍下采样的输出、以及16倍下采样的输出进行融合，共同组成位置信息提取模块；所述的浅层信息提取模块由三个卷积层组成，用于提取生菜图像的特征信息，并且保证图像的空间信息；其中，所述生菜图像的特征信息包括生菜图像的颜色、纹理、形状； S532：融合位置信息提取模块的输出和浅层信息提取模块的输出，使用两次最大池化和两次卷积操作对提取的特征进行学习，并且对数据进行降维；接着通过三层全连接层输出估计的斜拍图像的鲜重值； S54：将步骤S3中提取的前四排生菜图像依次送入训练好的鲜重估计模型中，得到估计的鲜重值； S6：输出对应生菜的生长信息，该生长信息包括生菜特征和生菜鲜重值。

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