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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种样点尺度的棉田吐絮率监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：CN120032308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411787860.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种样点尺度的棉田吐絮率监测方法是由田晓莉;肖辰宇;王玉坤;赵昊昊;徐东永;杜明伟;杜鑫;李强子;李召虎设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种样点尺度的棉田吐絮率监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种样点尺度的棉田吐絮率监测方法，涉及棉田吐絮率监测领域。方法包括：获取棉田喷施催熟剂前后的图像，并获取同期吐絮率；将图像分割为子图像并进行标注，使用多种模型对子图像进行棉铃识别，确定最优模型；将图像重新分割为多像素尺寸的子图像，采用最优模型对全部像素尺寸的子图像进行识别并标注，并重组为原始图像并保留棉铃标注框；将重组的原始图像按照像素尺寸分组，在分组中选取图像进行两两组合并重叠，通过对棉铃标注框的判断，形成新棉铃标注框并计算重叠图像的吐絮率；比较全部重叠图像吐絮率的拟合效果，获取最佳像素尺寸组合并采用最佳像素尺寸组合获取最佳的拍摄方案，从而实现对棉田吐絮率的准确且快速的监测。

本发明授权一种样点尺度的棉田吐絮率监测方法在权利要求书中公布了：1.一种棉田吐絮率监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取棉田喷施催熟剂前后时期的多个原始图像，并获取同期棉田吐絮率的真实值； 将原始图像按照指定的一个像素尺寸分割为第一子图像并进行第一次棉铃标注；采用多种用于目标检测的深度学习模型对第一子图像进行棉铃识别，获取识别结果；根据识别结果确定最优深度学习模型； 将原始图像重新分割为多个像素尺寸的第二子图像，采用最优深度学习模型对第二子图像进行棉铃识别并进行第二次棉铃标注；将每个像素尺寸的第二子图像通过拼接重组，得到每个像素尺寸的重组原始图像；其中，每个像素尺寸的重组原始图像均保留其第二子图像的棉铃标注框； 将全部像素尺寸的重组原始图像按照像素大小分为两组，在两组中各选取一个像素尺寸的重组原始图像进行两两组合并重叠，获得每个像素尺寸组合的重叠图像； 判断每个像素尺寸组合的重叠图像中两个重组原始图像的棉铃标注框的重叠情况；根据判断结果，采用新棉铃标注框取代重叠图像中的棉铃标注框，获取每个带有新棉铃标注框的重叠图像并通过新棉铃标注框内的棉铃计算每个重叠图像的吐絮率； 通过比较每个重叠图像的吐絮率与同期棉田吐絮率真实值的拟合效果，获得重叠图像中两个重组原始图像的最佳像素尺寸组合；通过所得最佳像素尺寸组合对棉田吐絮率进行监测。

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