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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于三维视觉的水稻精细表型提取方法、终端及存储介质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：CN121725184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610226045.3，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于三维视觉的水稻精细表型提取方法、终端及存储介质是由孙友强;屈方;张俊卿;黄河;汤才国;吴丽芳设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三维视觉的水稻精细表型提取方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及水稻表型提取技术领域，公开了基于三维视觉的水稻精细表型提取方法、终端及存储介质。该方法利用深度相机获取水稻植株的多视角图像，对多视角增强图像进行相机姿态估计，得到各视角对应的相机内外参数；构建神经辐射场网络，以增强图像、轮廓掩码及相机内外参数作为输入，训练神经辐射场网络，利用体积渲染技术学习场景的颜色和密度分布；利用训练好的神经辐射场网络，基于混合阈值策略提取表面点，生成水稻三维点云；将水稻三维点云输入点云实例分割网络，输出包含水稻各器官的实例掩码及三维边界框的分割结果；根据分割结果统计水稻的表型参数。本发明在保证重建精度的同时，实现高密度点云的精细实例分割，支持穗粒级的表型分析。

本发明授权基于三维视觉的水稻精细表型提取方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于三维视觉的水稻精细表型提取方法，其特征在于，包括： S1.在预先搭建的场景中利用深度相机获取水稻植株的多视角图像，对图像进行去模糊及轮廓提取处理，得到多视角增强图像及轮廓掩码； S2.对多视角增强图像进行相机姿态估计，得到各视角对应的相机内外参数； S3.构建神经辐射场网络，以所述增强图像、所述轮廓掩码及所述相机内外参数作为输入，训练神经辐射场网络，利用体积渲染技术学习场景的颜色和密度分布； S4.利用训练好的神经辐射场网络，基于混合阈值策略提取表面点，生成水稻三维点云； S5.将所述水稻三维点云输入点云实例分割网络，所述点云实例分割网络包括编码模块、多尺度特征融合模块及解码模块；所述编码模块用于提取点云的全局特征与局部特征；所述多尺度特征融合模块用于将所述全局特征与局部特征融合为多尺度特征；所述解码模块用于基于所述多尺度特征显式建模水稻各实例的中心点与边界框，从而输出包含水稻各器官的实例掩码及三维边界框在内的分割结果； S6.根据所述分割结果统计水稻的表型参数。

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