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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种基于实时目标检测网络的森林参数估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：CN116958808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310702126.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于实时目标检测网络的森林参数估测方法是由李中山;季良辉设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时目标检测网络的森林参数估测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实时目标检测网络的森林参数估测方法，主要涉及森林参数估测领域。包括以下步骤：S1.获取稀疏森林点云数据，进行网格分块；S2.对数据预处理；S3.生成森林点云密度图，构建单木树冠图像目标检测训练集和测试集；S4.构建实时目标检测模型，得到网络结构；S5.对点云密度图进行检测，获取单木树冠的轮廓区域，并获取单木点云；S6.对单木平均树高和单木平均胸径进行估测。本发明的有益效果在于：以森林点云为输入数据，通过转化为密度图进行实时图像目标检测，以图像目标检测获取单木点云的方法来高效估测森林参数信息，能够达到较高的实时性，无论是对于稠密森林场景还是稀疏森林场景都能够有效的识别树冠，达到提取单木点云的目的。

本发明授权一种基于实时目标检测网络的森林参数估测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实时目标检测网络的森林参数估测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.使用机载激光雷达对样地数据进行采集，获取稀疏森林点云数据，使用基于分水岭的方法对大场景点云进行网格分块； S2.对步骤S1的小区域网格中的原始森林点云数据进行预处理，包括点云去噪和地面点的去除； S3.使用步骤S2预处理后的森林点云数据生成森林点云密度图，通过密度图构建单木树冠图像目标检测训练集和测试集，并使用软件进行标注； 在步骤S3中，对密度图的生成包括： 3.1，在xy平面上对森林点云进行体素化，体素块在z轴上的高度没有限制，在xy平面上的面积大小为0.3m*0.3m； 3.2，对每个体素块中的点个数进行统计，计算出所有体素块中点云个数的极值，将最小值与最大值的数值区间进行离散化，并投影出从蓝到红的色阶，按照色阶颜色赋予体素块颜色，得到森林场景的密度图； S4.构建基于YOLOv5的实时目标检测模型，并使用CBAM注意力机制进行优化，使用Recursive-FPN特征融合层解决不同数据中树冠尺度不一致的问题，得到具有实时性检测能力的网络结构YOLOv5-RT； 步骤S4还包括： 4.1，在YOLOv5-RT网络结构的特征提取部分，针对密度图中树冠中心较为明显的特点，在ResNet的最后两层添加CBAM注意力机制； 4.2，在YOLOv5-RT网络结构的多级特征融合部分，针对密度图中树冠尺度不一致的特点，使用Recursive-FPN对原始的FPN进行强化； S5.使用步骤S4中训练好的YOLOv5-RT模型对待检测的森林点云密度图进行检测，获取单木树冠的轮廓区域，并利用方框区域获取单木点云； S6.根据步骤S5中获取到的所有单木点云对样地内的单木平均树高和单木平均胸径两种森林参数进行估测。

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