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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利融合神经网络和图像处理的秸秆切碎长度检测方法及系统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：CN121074050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511622635.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权融合神经网络和图像处理的秸秆切碎长度检测方法及系统是由刘凤双;付君;李淑佳;车犇;李振晔;薛钊设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合神经网络和图像处理的秸秆切碎长度检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及玉米秸秆智能化收获技术领域，具体公开了融合神经网络和图像处理的秸秆切碎长度检测方法及系统，所述方法包括获取具有多种形态特征的原始图像，构建YOLOv5神经网络模型，输出秸秆目标及参照物的边界框，生成秸秆感兴趣区域图像；对秸秆感兴趣区域图像进行图像处理，并提取秸秆边缘；基于秸秆边缘确定秸秆所占像素区域，基于最小外接矩形拟合计算得到秸秆的像素长度；基于参照物标定将所述秸秆的像素长度转换为实际物理尺度，基于曲率补偿模型对实际物理尺度进行修正，基于YOLOv5和图像处理实现玉米秸秆切碎后长度的准确测量，经过YOLOv5的秸秆感兴趣区域定位、传统图像处理的目标精确分割以及长度计算算法处理原始图像，能够准确预测秸秆的长度。

本发明授权融合神经网络和图像处理的秸秆切碎长度检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合神经网络和图像处理的秸秆切碎长度检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取具有多种形态特征的原始图像，构建YOLOv5神经网络模型，基于原始图像对YOLOv5神经网络模型进行训练； 获取待测图像，将待测图像输入至预训练的YOLOv5神经网络模型中，输出秸秆目标及参照物的边界框，生成秸秆感兴趣区域图像； 对秸秆感兴趣区域图像进行图像处理，并提取秸秆边缘； 基于秸秆边缘确定秸秆所占像素区域，基于最小外接矩形拟合计算得到秸秆的像素长度； 基于参照物标定将所述秸秆的像素长度转换为实际物理尺度，基于曲率补偿模型对实际物理尺度进行修正，生成修正后的秸秆实际长度； 所述最小外接矩形拟合通过OpenCV库的minAreaRect函数实现，具体包括： 识别二值图像中的连通区域，对每个连通域计算凸包； 以凸包顶点集为基础，旋转矩形框寻找包围该凸包的最小面积矩形作为最小外接矩形； 所述基于参照物标定将所述秸秆的像素长度转换为实际物理尺度步骤具体包括： 通过YOLOv5检测并提取垫片的最小外接矩形，计算其内径在图像中的像素宽度； 根据垫片实际内径尺寸与像素宽度的比值计算标定系数k，即； 将秸秆的最小外接矩形长轴像素值与标定系数k相乘，得到秸秆实际长度：； 所述基于曲率补偿模型对实际物理尺度进行修正具体包括： 计算秸秆最小外接矩形的长宽比r； 若r3，弯曲补偿因子计算公式为：； 修正后秸秆长度：。

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