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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利巡检机器人实时位置识别与番茄计数产量评估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：CN116681964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310559502.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权巡检机器人实时位置识别与番茄计数产量评估方法是由张天雪设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本巡检机器人实时位置识别与番茄计数产量评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种巡检机器人实时位置识别与番茄计数产量评估方法，包括垄行坐标信息获取步骤：巡检机器人在多个轨道间巡回移动，获取垄行坐标信息；番茄巡检计数步骤：巡检机器人实时获取番茄图像，通过深度学习算法处理获得不同成熟度的番茄目标，然后基于特征匹配实现目标跟踪并统计番茄数量；位置数量关联步骤：建立当前垄上成熟番茄计数量与当前轨道位置关系。本发明采用多种传感器实现精确定轨，位置坐标准确，耗时短。通过深度学习算法识别番茄目标，并通过特征匹配，实现目标跟踪，从而完成多目标不同成熟度番茄计数任务，且避免了番茄的重复计数。本发明将轨道位置和番茄数量进行融合，从而获得巡检机器人各时刻各坐标下的番茄数量。

本发明授权巡检机器人实时位置识别与番茄计数产量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种巡检机器人实时位置识别与番茄计数产量评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 垄行坐标信息获取步骤：巡检机器人在多个轨道间巡回移动，获取垄行坐标信息； 番茄巡检计数步骤：巡检机器人实时获取番茄图像，通过深度学习算法处理获得不同成熟度的番茄目标，基于特征匹配实现目标跟踪并统计番茄数量； 位置数量关联步骤：建立当前垄上成熟番茄计数量与当前轨道位置关系； 番茄巡检计数步骤包括： 数据集构建步骤：利用RGB-D相机获取番茄多维度空间信息，构建不同成熟度番茄检测数据集； 特征提取数据集构建步骤：对不同成熟度番茄检测数据集进行数据增强和预处理；使用不同成熟度番茄检测数据集对YOLOv7目标检测模型进行训练；并通过YOLOv7目标检测，构建不同成熟度番茄特征提取数据集； 预处理步骤：对不同成熟度番茄特征提取数据集进行数据增强和预处理； 提取特征训练步骤：使用不同成熟度番茄特征提取数据集对EfficientNet模型进行训练提取特征； 聚类映射步骤：对目标垄番茄点云进行面聚类分割获得目标行番茄点云，根据目标行番茄点云映射到彩色图像得到目标行番茄彩色图像； 目标检测步骤：使用YOLOv7目标检测模型实现目标检测，并使用DeepSORT算法实现目标跟踪，完成多目标不同成熟度番茄计数任务； 所述聚类映射步骤包括： 对视觉系统采集的番茄深度点云根据种植垄间距进行固定阈值的垄间分割得到目标垄番茄点云； 对目标垄番茄点云进行面聚类分割得到目标行番茄点云，根据种植行间距，对聚类平面进行空间位置约束，缩小聚类平面的搜索空间； 根据目标行番茄点云映射到彩色图像得到目标行番茄彩色图像。

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