中国农业大学李召虎获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备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：CN119478827B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411558917.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备是由李召虎;张特;王玉坤;田晓莉;李强子;杜鑫;徐东永;杜明伟;廖青华;肖辰宇设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备，涉及作物生长监测领域，包括对棉花表型特征进行相关性分析，确定株高日增量和顶部5节间长度的表征信息作为缩节安敏感表型特征；基于获取的试验区域棉花多光谱图像，提取株高日增量，通过对株高日增量进行一元线性回归，构建株高日增量的反演模型；构建机器学习模型；通过测量试验区域棉花主茎顶部以下5节间的总长，确定顶部5节间长度的表征信息，结合棉花多光谱图像，对机器学习模型进行训练获得顶部5节间长度预测模型；通过实时获取棉花多光谱图像，根据顶部5节间长度预测模型和株高日增量的反演模型，确定缩节安敏感表型特征预测结果，实现对缩节安敏感表型进行监测。
本发明授权一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种棉花表型动态监测方法，其特征在于，包括： 采用斯皮尔曼相关系数法对棉花表型特征进行相关性分析，确定株高日增量和顶部5节间长度的表征信息作为缩节安敏感表型特征； 获取试验区域棉花多光谱图像； 基于试验区域棉花多光谱图像，提取株高日增量，通过对株高日增量进行一元线性回归，构建株高日增量的反演模型； 构建机器学习模型；通过测量试验区域棉花主茎顶部以下5节间的总长，确定顶部5节间长度的表征信息，结合对应时期棉花多光谱图像，对机器学习模型进行训练获得顶部5节间长度预测模型； 通过实时获取棉花多光谱图像，根据顶部5节间长度预测模型和株高日增量的反演模型，确定缩节安敏感表型特征预测结果，对缩节安敏感表型特征进行监测。
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