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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检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：CN115512106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211107167.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法是由王俊;李柏燎;韦真博;杜冬冬;王永维设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法，其步骤为：S1.使用RGB相机采集田间茶园图像，并对所述图像中的茶陇进行标注，制作茶园图像数据集。S2.设计基于深度学习的茶陇图像分割模型，利用步骤S1所述茶园数据集对模型进行训练直至模型收敛。根据所述图像分割模型，输入RGB相机采集原始图像，输出图像中所包含的茶蓬中心线和茶园区域分割图像。S3.根据步骤S2所述茶蓬中心线和茶园区域分割图像，计算茶蓬深度分布特征，并将其映射于茶园区域分割图像中，完成茶蓬深度分布的检测。本发明能够识别茶陇中茶蓬区域的深度分布，具有较高的检测准确度以及较好的田间适用性，能够应用在茶园智能农业装备导航中。

本发明授权基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉和深度学习的茶蓬深度分布检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.使用RGB相机采集田间茶园图像，对所述图像中的茶陇区域和茶蓬中心线位置进行标注，制作茶园图像数据集； S2.使用基于深度学习的茶陇图像分割模型，利用步骤S1所述茶园图像数据集进行训练直至茶陇图像分割模型收敛；根据所述茶陇图像分割模型，输入RGB相机采集待检测的原始图像，输出图像中所包含的茶蓬中心线和茶陇区域语义分割图像； 所述茶陇图像分割模型采用单输入、双输出的前向传播流，包括骨干特征提取网络、特征融合网络和两个预设计的检测分支；所述检测分支中第一个分支基于注意力和位置编码机制，由行列注意力模块、可学习的位置编码模块和多层感知机模块构成，用于提取图像中茶蓬中心线相关语义信息，输出图像中茶蓬的中心线；第二个分支基于编码-解码机制，由多头自注意力模块、上采样模块和输出通道为2的全连接层构成，用于提取图像中茶陇区域前景信息，输出茶陇区域语义分割图像； S3.根据步骤S2所述茶陇区域语义分割图像，提取茶陇区域分割图像连通域，利用二分图匹配算法对所述连通域与步骤S2所述茶蓬中心线进行匹配，得到茶蓬中心线与茶陇区域匹配关系，根据所述茶蓬中心线与茶陇区域匹配关系，计算茶蓬深度分布特征，并将其映射于茶园区域分割图像中，完成茶蓬深度分布的检测。

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