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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于特征融合图神经网络的茶叶嫩梢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：CN114973233B 。

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：202210420280.6，技术领域涉及：G06V20/64；该发明授权一种基于特征融合图神经网络的茶叶嫩梢检测方法是由邹荣;戴文杰;顾寄南;李金炎;张娱设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合图神经网络的茶叶嫩梢检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征融合图神经网络的茶叶嫩梢检测方法。涉及农业智能化领域，步骤1:数据的获取，使用权利要求1所述光阱获得待检测目标的点云及RGB图像。步骤2:使用CNN对二维图像进行特征提取。步骤3:对点云应用关键点检测算法，检测关键点。步骤4:将图像特征与点云特征相融合。步骤5:建立图结构，使用步骤3检测到的关键点作为顶点并建图。步骤6:使用图神经网络对于茶叶嫩梢位置进行预测。步骤7:生成预测框。步骤8:soft‑NMS算法生成最佳预测框。本发明以光阱点云获取系统克服茶叶嫩梢检测中的遮挡问题并运用改进的图神经网络提高检测精度，实现茶叶嫩梢的精准识别。

本发明授权一种基于特征融合图神经网络的茶叶嫩梢检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合图神经网络的茶叶嫩梢检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1:数据的获取，使用光阱获得待检测目标的点云及RGB图像； 步骤2:使用卷积神经网络CNN对二维图像进行特征提取； 步骤3:对点云应用关键点检测算法，检测关键点； 步骤4:将图像特征与点云特征相融合； 步骤5:建立图结构，使用步骤3检测到的关键点作为顶点并建图； 步骤6:使用图神经网络对于茶叶嫩梢位置进行预测； 步骤7:生成预测框； 步骤8:soft-NMS算法生成最佳预测框； 步骤1具体包括： 设计了一个由四个平面镜组成的倒金字塔型的光阱，倒金字塔的底部敞开，以便让足够多的光线可以进入到光阱中，在光阱上方以斜45°放置另一面平面镜，使用TOF传感器向平面镜发射光束，将被观测物体放置在倒金字塔的底部，光束经过多次反射可覆盖物体表面99％以上的面积，并且得到所有点的三维坐标： dtotal表示从ToF传感器位置出发到触碰到目标物体表面光线走过的总路程，dk表示在两次反射之间光线走过的距离，d表示光束最后一次触碰到镜面到被测物体表面的距离； dmeans是由ToF传感器测量到的总距离，由于光的反射定理，光束会沿着原路径返回传感器，所以实际距离是所测量到的距离的一半，其中dk也可被计算为光束与下一次镜面反射的位置减去上一次镜面反射位置，即dk＝pk+1-pk，其中pk是光线在镜面第k次反射的反射点位置，而pk+1可由计算所得，是沿着光束反射方向的单位方向向量，由斯涅耳定律计算得到 nk是镜面的法线方向，当知道ToF的初始位置p0和初始入射光线的方向向量r0即可递归的计算出所有k∈[1...K]的pk和由此便可得到被测物体的三维坐标，并进一步得到被测物体的三维点云。

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