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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利宜机化甘蓝穴盘幼苗叶片直立度与最大叶展识别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：CN119919795B 。

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：202411849505.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权宜机化甘蓝穴盘幼苗叶片直立度与最大叶展识别方法是由韩笑;吴华瑞;朱华吉;缪祎晟;郭旺设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本宜机化甘蓝穴盘幼苗叶片直立度与最大叶展识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种宜机化甘蓝穴盘幼苗叶片直立度与最大叶展识别方法，方法包括：调用基于RFP结构的SwinTransformer模型对采集的甘蓝穴盘幼苗的双目图像进行特征提取，得到双目图像的特征图；对双目图像的特征图进行回归预测，得到双目图像的茎部边界框和叶部边界框；将双目图像的茎部边界框和叶部边界框进行关键点匹配，并根据匹配得到的关键点的图像坐标确定甘蓝穴盘幼苗的三维几何位置坐标，从而确定甘蓝穴盘幼苗的叶片直立度和最大叶展。通过本申请，解决现有幼苗检测方法主要集中在穴盘栽培过程中的苗情检测识别，未形成一种穴盘苗宜机化判别标准，检测准确度有限，难以应用于实际生产中的缺陷。

本发明授权宜机化甘蓝穴盘幼苗叶片直立度与最大叶展识别方法在权利要求书中公布了：1.一种宜机化甘蓝穴盘幼苗叶片直立度与最大叶展识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取采集的甘蓝穴盘幼苗的双目图像； 调用基于RFP结构的SwinTransformer模型对所述双目图像进行特征提取，得到所述双目图像的特征图； 对所述双目图像的特征图进行回归预测，得到所述双目图像的茎部边界框和叶部边界框； 将所述双目图像的茎部边界框和叶部边界框进行关键点匹配，并根据匹配得到的关键点的图像坐标确定甘蓝穴盘幼苗的三维几何位置坐标； 根据所述三维几何位置坐标分别确定甘蓝穴盘幼苗的叶片直立度和最大叶展； 所述调用基于RFP结构的SwinTransformer模型对所述双目图像进行特征提取，得到所述双目图像的特征图，包括： 将待处理图像划分为多个补丁，将所述补丁输入到第一SwinTransformer模型中的3层基于RFP结构的第一复合stage模块，通过所述第一复合stage模块对所述补丁进行特征提取，得到所述补丁对应的第一特征图，其中，所述待处理图像为所述双目图像中的左图像或者右图像； 其中，所述SwinTransformer模型的主干网络是自顶而下的，高层特征图采用边缘自适应上采样； 将所述补丁输入到第二SwinTransformer模型中的3层基于RFP结构的第二复合stage模块； 将所述第一特征图分别输入到第二SwinTransformer模型中的3层基于RFP结构的第二复合stage模块，通过所述第二复合stage模块对所述补丁以及所述第一特征图进行特征提取，得到第二特征图； 将所述第二特征图作为所述双目图像的特征图。

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