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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深度信息的茶芽叶目标三维点云预测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：CN120976041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511500457.3，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于深度信息的茶芽叶目标三维点云预测方法是由吴伟斌;李浩欣;高炳业;李家学;王博;郑镇杰;周智恒;罗远强设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度信息的茶芽叶目标三维点云预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度信息的茶芽叶目标三维点云预测方法，包括采集茶芽叶的RGB图像序列和深度图像序列，采用茶叶视觉模型对RGB图像序列进行实例分割。根据RGB图像序列和深度图像序列提取总匹配损失，根据总匹配损失估计相机位姿，对相机位姿进行优化。判断茶叶掩膜图像中每个像素点在相机坐标系下的三维坐标，得到茶芽叶相机点云。将茶芽叶相机点云投影到三维世界坐标系下，得到茶芽叶目标三维点云。本发明通过迭代优化来最小化理论投影点和实际投影点之间的距离，得到优化后相机位姿，在此基础上结合深度信息，获取视野内目标的准确三维信息，对多视角下的点云数据进行拼接，从而重构出形态更为完整的茶芽叶三维点云。

本发明授权一种基于深度信息的茶芽叶目标三维点云预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度信息的茶芽叶目标三维点云预测方法，其特征在于，包括： 采集茶芽叶的RGB图像序列和深度图像序列； 采用茶叶视觉模型对RGB图像序列进行实例分割，得到茶芽叶掩膜图像序列； 根据RGB图像序列和深度图像序列提取总匹配损失； 根据所述总匹配损失估计相机位姿； 对所述相机位姿进行优化，得到优化后相机位姿； 结合RGB图像序列、深度图像序列和茶芽叶掩膜图像序列，判断茶叶掩膜图像中每个像素点在相机坐标系下的三维坐标，得到茶芽叶相机点云； 将所述茶芽叶相机点云投影到三维世界坐标系下，得到茶芽叶目标三维点云； 所述结合RGB图像序列、深度图像序列和茶芽叶掩膜图像序列，判断茶叶掩膜图像中每个像素点在相机坐标系下的三维坐标，得到茶芽叶相机点云，包括： 将深度图像序列与茶芽叶掩膜图像序列匹配，所述深度图像序列包括多张深度图像，所述茶芽叶掩膜图像序列包括多张茶芽叶掩膜图像； 从所述深度图像中获取对应的所述茶芽叶掩膜图像中每个像素点的深度值； 根据所述深度值，采用以下公式，计算茶芽叶掩膜图像中的每个像素点在相机坐标系下的三维空间坐标： ； 其中，为茶芽叶掩膜图像中的第i个像素点在相机坐标系下的z轴坐标，为茶芽叶掩膜图像中的第i个像素点在相机坐标系下的x轴坐标，为茶芽叶掩膜图像中的第i个像素点在相机坐标系下的y轴坐标；fx为x方向上的焦距，fy为y方向上的焦距，cx为x方向上的光轴与成像平面的交点，cy为y方向上的光轴与成像平面的交点；z为茶芽叶掩膜图像中的第i个像素点的深度值，depthscale为深度尺寸因子，u为茶芽叶掩膜图像中的茶芽叶目标在图像坐标系下的横坐标，v为茶芽叶掩膜图像中的茶芽叶目标在图像坐标系下的纵坐标，Pi,z为世界坐标系下第i个像素点在z方向上的坐标； 将相机坐标系下的所有像素点的坐标转换为茶芽叶相机点云；所述茶芽叶相机点云用于表征茶芽叶目标的完整形态。

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