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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毫米波雷达的果树冠层信息提取方法及装备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：CN116363190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310344388.6，技术领域涉及：G06T7/60；该发明授权一种基于毫米波雷达的果树冠层信息提取方法及装备是由杨洲;解明坤;申东英;徐兴;段洁利;于世伟设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于毫米波雷达的果树冠层信息提取方法及装备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于毫米波雷达的果树冠层信息提取方法；首先通过多传感器数据采集模块对果树进行数据采集,并将采集到的数据融合为果树三维点云集；通过条件滤波和统计滤波结合的方法设置条件区域，去除三维点云集中的非目标点云；对三维点云集中的地面三维点云进行拟合、分割，去除地面点云；采用自适应球模型的DBSCAN算法对三维点云集中所有果树冠层的三维点云进行分割，以获取每棵果树的三维冠层点云；采用自适应α值的Alpha‑shape算法对每棵果树的三维冠层点云进行表面重构，以获取每棵果树的冠层体积；最后对每棵果树的三维冠层点云进行椭圆拟合，以获取每棵果树的株高和冠幅。

本发明授权一种基于毫米波雷达的果树冠层信息提取方法及装备在权利要求书中公布了：1.一种基于毫米波雷达的果树冠层信息提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过多传感器数据采集模块对果树进行数据采集,并将采集到的数据融合为果树三维点云集； S2、通过条件滤波和统计滤波结合的方法设置条件区域，去除三维点云集中的非目标点云； S3、对三维点云集中的地面三维点云进行拟合、分割，去除地面点云; S4、采用自适应球模型的DBSCAN算法对三维点云集中所有果树冠层的三维点云进行分割，以获取每棵果树的三维冠层点云；其中，所述的DBSCAN算法包括两个参数值，分别为邻域半径Eps和邻域密度阈值Minpts； 以自适应球模型中的球半径R作为邻域半径Eps的值；以毫米波雷达的数据刷新率作为邻域密度阈值Minpts的值； 所述自适应球模型的建立包括以下步骤: S41、将毫米波雷达的水平角度分辨率记为θx，垂直角度分辨率记为θz，距离分辨率记为Δr，毫米波雷达与待测目标点Mx0,y0,z0的距离记为d；则毫米波雷达与待测目标点Mx0,y0,z0的距离d应为： d； S42、毫米波雷达与待测目标点M在水平方向上的距离应为mx，与待测目标点M在垂直方向上的距离应为mz，其中， ； S43、将mx，mz，Δr取平均值，并记为球形半径R： ； S44、以待测目标点Mx0,y0,z0为原点的球形坐标公式为： ； S5、采用自适应α值的Alpha-shape算法对每棵果树的三维冠层点云进行表面重构，以获取每棵果树的冠层体积，其中， 求取α值的步骤为： S51、在半径为R的自适应球模型中，存在T个三维点云，在T个三维点云中任取一个点云T1，求得点云T1与剩下的其它点云之间的距离，并比较得出一个最小的距离r1； S52、在T个三维点云中任取一个非T1的点云T2，求得点云T2与剩下的除T1和T2外的其它点云之间的距离，并比较得出一个最小的距离r2；依此类推，得出r1、r2、r3...rT-1、rT； S53、自适应α值为： ； S54、以自适应的α值为直径建立一个球模型，执行Alpha-shape算法； S6、对每棵果树的三维冠层点云进行椭圆拟合，以获取每棵果树的株高和冠幅。

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