买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预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：CN115546179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211316076.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法是由云挺;姜维;张怀清;曹林设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法，包括：对林地点云数据预处理并单木分割；获取单株树木的林木参数；建立林木参数预测网络，林木参数预测网络包括模糊深度网络和鸽群优化模块，训练林木参数预测网络，训练完成后输出预测值并输送给鸽群优化模块，鸽群优化模块更新模糊深度网络的参数并完成最优参数搜寻，模糊深度网络依据最优参数完成自适应训练，建立林木参数预测模型；本发明开展林木参数预测模型，提出自适应算法以增强林木参数预测模型对不同林木品种的泛化能力，嵌入注意力机制模块增强网络的鲁棒性，融合鸽群优化算法实时调整模糊深度网络的参数，进一步提升了模型的预测精度与学习能力。

本发明授权基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法在权利要求书中公布了：1.基于优化模糊深度网络的林木胸径材积精准预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：通过机载激光雷达获取林地点云数据； 步骤2：对点云数据进行去噪处理，并采用点云地面点滤波方法对点云数据进行滤波，对滤波后的点云数据进行单木分割； 步骤3：根据分割后的单株树木点云，获取单株树木的林木参数，包括东西冠幅、南北冠幅、树高、点云密度和冠积； 步骤4：采用人工测绘方法获取对应树木的胸径和材积； 步骤5：将多株树木的东西冠幅、南北冠幅、树高、点云密度、冠积、胸径和材积作为训练样本数据集； 步骤6：建立林木参数预测网络，林木参数预测网络包括模糊深度网络和鸽群优化模块，采用训练样本数据集对林木参数预测网络进行训练，其中林木参数预测网络的输入为树木的东西冠幅、南北冠幅、树高、点云密度和冠积，输出为树木的胸径和材积，模糊深度网络训练完成后输出预测值并将预测值输送给鸽群优化模块，鸽群优化模块更新模糊深度网络的参数，当鸽群优化模块完成模糊深度网络的最优参数搜寻后，模糊深度网络依据最优参数完成自适应训练，建立最终的林木参数预测模型；模糊深度网络从输入至输出依次包括自适应模糊层、模糊推理层、基于注意力的权值更新层； 步骤7：采集待测林地点云数据并按照步骤2和步骤3的方法获取待测林地中每株树木的东西冠幅、南北冠幅、树高、点云密度和冠积，将树木的东西冠幅、南北冠幅、树高、点云密度和冠积输入至最终的林木参数预测模型，得到对应树木的胸径和材积的预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京林业大学，其通讯地址为：210037 江苏省南京市龙蟠路159号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。