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龙图腾网获悉重庆市农业科学院申请的专利一种茶树长势状况的监测方法、系统、设备及存储介质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：CN117037041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311072446.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种茶树长势状况的监测方法、系统、设备及存储介质是由杨海滨;徐泽;邓敏;陈雪;吴全;盛忠雷;高峰;余朝阳设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种茶树长势状况的监测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种茶树长势状况的监测方法、系统、设备及存储介质，涉及茶树生长监测技术领域。所述方法包括：采集茶树监测数据；所述茶树监测数据包括茶树生长的视频图像、光谱数据、土壤墒情和气象环境数据；对所述茶树监测数据进行预处理，得到监测数据库；将所述监测数据库中的数据输入茶鲜叶产量图像估产模型，预测茶树产量；所述茶鲜叶产量图像估产模型是根据茶叶嫩芽目标识别网络模型和回归模型构建的；所述茶叶嫩芽目标识别网络模型是根据深度学习网络构建的；根据所述茶树产量和所述监测数据库，对茶树进行自动施肥。本发明能够提高对茶树生长状况的监测精度。

本发明授权一种茶树长势状况的监测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种茶树长势状况的监测方法，其特征在于，包括： 采集茶树监测数据；所述茶树监测数据包括茶树生长的视频图像、光谱数据、土壤墒情和气象环境数据； 对所述茶树监测数据进行预处理，得到监测数据库； 将所述监测数据库中的数据输入茶鲜叶产量图像估产模型，预测茶树产量；所述茶鲜叶产量图像估产模型是根据茶叶嫩芽目标识别网络模型和回归模型构建的；所述茶叶嫩芽目标识别网络模型是根据深度学习网络构建的； 根据所述茶树产量和所述监测数据库，对茶树进行自动施肥； 所述茶叶嫩芽目标识别网络模型的训练过程为： 获取训练数据；所述训练数据包括茶叶嫩芽图像及对应的嫩芽个数； 构建YOLOv3深度学习网络模型； 将所述训练数据输入所述YOLOv3深度学习网络模型中，并根据损失函数进行训练，将训练好的YOLOv3深度学习网络模型确定为茶叶嫩芽目标识别网络模型； 所述茶鲜叶产量图像估产模型表示为： YF＝NF×SLW100 Yg＝YF×Ag×CAF 其中，YF为视频图像内预测的茶树产量；NF为视频图像内的嫩芽个数；SLW为百芽重；Yg为茶树嫩芽估测产量；Ag为茶树种植面积；C为茶树覆盖度；AF为拍摄图像的面积。

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