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龙图腾网获悉哈尔滨商业大学申请的专利智能育种表型采集与移动测量平台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：CN121453694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610009245.3，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权智能育种表型采集与移动测量平台是由关清洋;王硕;姜曼设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能育种表型采集与移动测量平台在说明书摘要公布了：本发明涉及农业信息检测技术领域，具体公开了智能育种表型采集与移动测量平台，平台包括搭载于移动设备上的图像采集单元、定位与姿态感知单元及中央处理单元。中央处理单元用于执行以下操作：通过多光谱相机采集植物图像序列，并基于植物叶片反射光谱特性进行波段选择与预处理；对图像进行时空对齐，并识别、修复风力导致的模糊区域；对低对比度植物轮廓区域进行图像增强与噪声去除；采用传感器融合算法集成位置与视觉数据，生成集成位姿数据。本发明有效解决了田间动态环境下因风力模糊、噪声干扰、移动设备抖动及路径固定导致的数据失真与覆盖不全问题，提升了植物表型采集的精度与效率。

本发明授权智能育种表型采集与移动测量平台在权利要求书中公布了：1.智能育种表型采集与移动测量平台，其特征在于，包括搭载于移动设备上的图像采集单元、定位与姿态感知单元、中央处理单元； 其中，所述中央处理单元用于执行如下操作： 步骤1：通过多光谱相机在田间动态环境中采集植物图像序列，采用基于植物叶片反射光谱特性的波段选择算法获取原始图像数据，得到经过预处理并筛选后的目标图像集；所述基于植物叶片反射光谱特性的波段选择算法具体为：根据植物叶片在450nm、550nm、650nm、750nm、850nm波段的反射率，基于PROSAIL模型计算NDVI值，设定阈值0.3自动筛选有效植被区域； 步骤2：针对所述目标图像集，采用图像对齐算法对连续帧图像进行时间和空间对齐处理，通过干扰检测算法识别由于风力导致的模糊区域，确定对齐校正后的图像；所述干扰检测算法具体为：采用基于梯度分析的方法，计算图像局部区域的梯度幅值，根据梯度阈值判断模糊区域，梯度阈值基于实时风速数据动态调整：风速＜2ms时阈值为10，风速≥2ms时阈值为8； 步骤3：若所述对齐校正后的图像中植物轮廓的局部对比度低于预设阈值，则通过图像增强算法对低对比度区域进行局部处理，结合噪声提取算法去除环境噪声影响，得到对比度增强图像；所述图像增强算法具体为：采用局部直方图均衡化算法CLAHE，窗口大小根据植物叶片典型尺寸自适应设置为8×8像素，限制对比度增强的剪切值基于图像局部对比度分布动态调整；所述噪声提取算法具体为：采用小波变换对图像进行多尺度分解，通过小波软阈值法滤除环境噪声； 步骤4：根据所述对比度增强图像，采用传感器融合算法集成位置数据和视觉数据，实时监测移动设备位置，通过姿态监测记录所述移动设备在空间内的倾斜变化，确定集成位姿数据；所述传感器融合算法具体为：采用基于扩展卡尔曼滤波EKF的融合算法，位置数据与视觉数据加权融合，权重通过基于新息协方差的自适应扩展卡尔曼滤波AEKF动态调整； 步骤5：针对所述集成位姿数据，采用畸变修复算法对移动设备抖动引起的图像变形进行校正，通过轨迹校正算法调整所述移动设备移动过程中的偏差，得到校正后的植物位置分布图；所述畸变修复算法具体为：通过相机标定获取径向畸变系数k1、k2，基于径向畸变模型对图像进行校正；所述轨迹校正算法具体为：采用卡尔曼滤波对移动设备移动轨迹进行平滑处理，基于运动模型预测和更新步骤，将轨迹偏差降低； 步骤6：根据所述校正后的植物位置分布图，采用路径规划算法基于田间地形特征生成覆盖率高的移动路线，通过区域识别方法分析未测量的田间区域，确定优化的测量路径和最终植物分布数据；所述路径规划算法具体为：利用数字高程模型DEM数据，通过A*算法规划路径，代价函数包括距离代价和坡度代价，其中平坦地形，坡度标准差σ≤5°时距离权重0.7、坡度权重0.3，复杂地形，σ＞5°时距离权重0.4、坡度权重0.6； 步骤7：若所述优化的测量路径中存在重复区域，则通过重复区域检测算法识别已覆盖区域并调整采集频率，结合反馈机制动态调整所述移动设备采集角度，得到针对植物特定特征的高精度分布信息；所述重复区域检测算法具体为：采用图像结构相似性SSIM计算相邻帧图像的相似度，当SSIM超过阈值时判定为重复区域，根据重叠率动态调整采集频率，公式为； 其中；为优化后采集频率，帧秒； 为初始采集频率，帧秒； 为图像结构相似性，取值0~1，超过阈值判定为重复区域； 用于限制最低采集频率，避免数据丢失； 所述反馈机制动态调整采集角度具体为：通过内置陀螺仪和加速度传感器实时获取移动设备姿态数据，计算当前采集角度与目标角度的偏差，利用PID控制算法进行角度校正。

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