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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法及系统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：CN116935376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211643072.9，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法及系统是由冯旭萍;李禧尧;何勇设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不结球白菜叶面的三维形貌图像，作为待识别图像；将所述待识别图像输入神经网络检测计数模型进行不结球白菜叶面刺毛的识别与计数，获得不结球白菜叶面的刺毛数量；所述神经网络检测计数模型为对LeafMaskR‑CNN模型进行训练得到的；基于所述刺毛数量计算不结球白菜叶面的刺毛密度；所述刺毛密度用于量化不结球白菜的叶面刺毛性状。本发明基于不结球白菜叶面的三维形貌图像，采用训练好的LeafMaskR‑CNN模型，实现不结球白菜叶面刺毛自动化获取计数和定量评估，提高了量化刺毛密度的效率和准确性。

本发明授权一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种不结球白菜叶面刺毛自动计数与量化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取不结球白菜叶面的三维形貌图像，作为待识别图像； 将所述待识别图像输入神经网络检测计数模型进行不结球白菜叶面刺毛的识别与计数，获得不结球白菜叶面的刺毛数量；所述神经网络检测计数模型为对LeafMaskR-CNN模型进行训练得到的；所述LeafMaskR-CNN模型包括：ResNet50残差网络、FPN特征提取网络、RPN感兴趣区域提取网络、对称化操作网络和端部网络；所述ResNet50残差网络和所述FPN特征提取网络用于对三维形貌图像进行特征图提取；所述RPN感兴趣区域提取网络用于对提取的特征图进行感兴趣区域检测，生成候选区域检测框；所述对称化操作网络用于采用RoIAlign感兴趣区域空间对称化操作将所述候选区域检测框映射至所述特征图上，获得映射后的特征图；所述端部网络用于对所述映射后的特征图进行识别、分割掩膜和计数；所述FPN特征提取网络采用双向融合的FPN特征金字塔的特征提取方式；双向融合的FPN特征金字塔的特征提取方式为先从深到浅将深层特征图进行2倍上采样，再从浅到深将浅层特征图进行步长为2的3×3卷积下采样；RPN感兴趣区域提取网络中依据对样本图像进行KernelK-Means聚类的结果自动调整候选区域检测框的面积； 基于所述刺毛数量计算不结球白菜叶面的刺毛密度；所述刺毛密度用于量化不结球白菜的叶面刺毛性状。

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