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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种农作物面积测量和禾本科作物产量预估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：CN117253142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311104263.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种农作物面积测量和禾本科作物产量预估方法及系统是由闫钧华;刘政东;张寅;时萌玮;曾鸿勋;俞立谦;胡旭彤设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物面积测量和禾本科作物产量预估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种农作物面积测量和禾本科作物产量预估方法及系统，方法使用单Prompt的SAM模型对无人机获取的遥感图像解译获取目标区域农作物面积，使用遥感图像像素坐标到地理坐标的映射算法，实时将解译结果映射到地理坐标中。使用YOLO系列模型对无人机在低空拍摄的检测目标进行目标检测获取麦穗数量，继而获得麦穗种植密度。将两个模型的结果与人工设定的每株平均质量参数计算得到最终要求的估产质量。本方法针对农业领域标准数据匮乏的情况，提出了单prompt模型，使其不需要训练即可达到任务目标；使用了多模型多任务处理模式，提高了单任务精度；使用了实时的像素坐标到地理坐标的映射算法，加速了结果的获取速度。

本发明授权一种农作物面积测量和禾本科作物产量预估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农作物面积测量和禾本科作物产量预估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1首先使用无人机在第一设定高度航拍得到多张农作物田块图像及在第二设定高度拍摄一张或多张农作物近距离图像，其中，无人机近距离图像为目标区域内的农作物采样点； S2使用单次人工指导prompt的方式将要识别的农作物标识出来并输入改进的SAM大模型中，随后进行批量化识别；所述S2具体为： S21，获取带测目标的若干远距离无人机航拍图像，提取图像中的Prompt数据； S22，将所述Prompt数据输入预设的SAM大模型中，得到一张描述当前识别目标区域的掩膜； S23，对所述掩膜进行下采样，得到图像中目标区域的特征表示张量； S24，将所述特征表示张量求平均值得到目标特征； S25，将第一张图像中的目标特征与第二张图像中的目标特征计算余弦相似度，以得到目标区域在第二张图像中的定位结果； S26，将所述定位结果与第二张图像共同输入到SAM大模型中，得到第二张描述当前识别目标区域的掩膜； S27，复用所述定位结果与第二张描述当前识别目标区域的掩膜，输入到SAM大模型中，得到第三张描述当前识别目标区域的掩膜； S28，重复S27得到第N张描述当前识别目标区域的掩膜，得到图片中目标区域的像素范围，根据目标区域以及通过计算掩膜中的像素数得到目标区域的面积； S3使用训练好的YOLO模型对农作物近距离图像进行识别得到范围内农作物数量，取得识别种植区域农作物覆盖密度，配合算法中设定的每株平均质量参数，计算得到农作物面积以及农作物产量的预估结果； S4使用像素坐标到地理坐标映射算法计算远距离无人机图像中像素映射的地理坐标并建立相应数据结构；使用像素坐标到地理坐标映射算法将像素坐标与地理坐标一一对应。

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