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龙图腾网获悉中国农业科学院农业基因组研究所申请的专利基于单目深度估计的农作物株高测量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：CN116051537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310152950.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于单目深度估计的农作物株高测量方法是由阮珏;来昊政;常建业;王盼盼设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单目深度估计的农作物株高测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于单目深度估计的农作物株高测量方法，包括：使用设定的图像采集设备获取农作物的图像；基于深度学习的深度估计算法将农作物的图像生成相应的深度图像；在农作物的图像中选择待测农作物的感兴趣点；使用图像采集设备参数和深度图像构建相机成像模型，从而将二维图像中感兴趣点的坐标转换为相对深度下的三维空间坐标；基于三维空间坐标和参照物的实际尺寸估计农作物的株高。解决测量精度、测量成本和拍摄环境之间的矛盾，达到能够在户外条件下以低成本、快捷方便的获取到单株农作物高度的目的。

本发明授权基于单目深度估计的农作物株高测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单目深度估计的农作物株高测量方法，其特征在于，包括： 使用设定的图像采集设备获取农作物的图像，农作物的图像中包括参照物图像； 基于深度学习的深度估计算法将农作物的图像生成相应的深度图像； 通过深度学习的待测点推荐方式在农作物的图像中选择待测农作物的感兴趣点； 使用图像处理的方式对农作物图像中的参照物进行坐标提取； 使用图像采集设备参数和深度图像构建相机成像模型，从而将二维图像中感兴趣点和参照物端点的坐标转换为相对深度下的三维空间坐标； 基于三维空间坐标和参照物的实际尺寸估计农作物的株高； 通过深度学习的待测点推荐方式在农作物的图像中选择待测农作物的感兴趣点，所述深度学习的待测点推荐方式包括： 使用基于深度学习的目标检测算法检测农作物，提取农作物图像中的最小矩形包围框的坐标，然后对该农作物图像所对应的深度图像进行剪裁，裁剪目标为农作物图像中的最小矩形包围框；对裁剪完成的深度图像使用OTSU阈值法进行分割得到二值图，然后对二值图像进行轮廓检测，并提取轮廓检测中的极值点，取得极值点后通过恢复该极值点在农作物图像中的位置对测量点进行推荐； 基于三维空间坐标和参照物的实际尺寸估计农作物的株高，包括：根据参照物将相对深度下的三维空间转换为实际深度下的三维空间，并在真实深度下的三维空间中估计农作物的株高，具体的：通过参照物在真实深度下的三维空间的尺寸和相对深度下的三维空间的尺寸计算出k值，所述k值表示从深度估计算法中获得的相对深度值与真实深度值之间的转换关系，由k值将目标植株在相对深度下的三维空间中的最高点和该最高点在地面上的垂直投影点坐标转换为真实深度下的三维空间的三维坐标后，对作物的最高点和该最高点点在地面上的垂直投影点进行欧式距离的计算，获得农作物的株高。

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