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龙图腾网获悉广东省农业科学院茶叶研究所;广东省农业科学院设施农业研究所申请的专利一种英红九号茶园数字化原位估产方法及装置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：CN121147759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511311963.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种英红九号茶园数字化原位估产方法及装置是由周波;唐劲驰;黎健龙;崔莹莹;陈义勇;赵俊宏;张曼;吴淑华;农红秋;梁成额设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种英红九号茶园数字化原位估产方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，一种英红九号茶园数字化原位估产方法及装置，包括：对各个茶园图像之间的茶树嫩梢进行对应关系匹配，得到茶树嫩梢匹配关系；根据茶树嫩梢匹配关系，计算各个茶园图像的视角‑位置关系，得到视角‑位置关系集合，根据视角‑位置关系集合，对嫩梢对象集合进行建模重构操作，得到嫩梢对象模型集合，获取嫩梢对象模型集合中各个嫩梢对象模型的关键信息序列，得到关键信息序列集合；根据产量转换经验模型及关键信息序列集合，计算各个嫩梢对象模型的重量组成序列，得到重量组成序列集合并进行茶叶产量估算操作，得到茶叶估算产量。本发明可提高茶叶产量估算的准确性及效率。

本发明授权一种英红九号茶园数字化原位估产方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种英红九号茶园数字化原位估产方法，其特征在于，所述方法包括： 获取茶园图像序列，并识别所述茶园图像序列中各个茶园图像中的可采摘嫩梢，得到嫩梢对象序列集合； 利用预构建的深度学习特征提取网络，从所述茶园图像序列中，提取所述嫩梢对象序列集合中各个嫩梢对象对应的茶叶图像特征，得到嫩梢指纹特征序列集合； 利用预构建的深度特征匹配网络，根据所述嫩梢指纹特征序列集合，对所述茶园图像序列中各个茶园图像之间的茶树嫩梢进行对应关系匹配，得到茶树嫩梢匹配关系； 利用预构建的相机姿态估计软件，根据所述茶树嫩梢匹配关系，计算所述茶园图像序列中各个茶园图像的视角-位置关系，得到视角-位置关系集合，并根据所述视角-位置关系集合，对所述嫩梢对象序列集合进行建模重构操作，得到嫩梢对象模型集合，并获取所述嫩梢对象模型集合中各个嫩梢对象模型的关键信息序列，得到关键信息序列集合； 根据预构建的产量转换经验模型及所述关键信息序列集合，计算所述嫩梢对象模型集合中各个嫩梢对象模型的重量组成序列，得到重量组成序列集合； 根据预构建的季节影响参数，对所述重量组成序列集合进行茶叶产量估算操作，得到茶叶估算产量； 其中，所述产量转换经验模型通过下述方法构建： 获取茶青样本数据； 对所述茶青样本数据进行目标参数关系回归拟合操作，得到芽鲜重-芽长度关系、芽鲜重-芽干重关系、第一叶面积-第一叶鲜重关系、第一叶鲜重-第一叶干重关系、一叶下节间长度-一叶下节间鲜重关系、一叶下节间鲜重-一叶下节间干重关系、第二叶面积-第二叶鲜重关系、第二叶干重-第二叶鲜重关系、二叶下节间长度-二叶下节间鲜重关系及二叶下节间鲜重-二叶下节间干重关系； 对所述芽鲜重-芽长度关系、芽鲜重-芽干重关系、第一叶面积-第一叶鲜重关系、第一叶鲜重-第一叶干重关系、一叶下节间长度-一叶下节间鲜重关系、一叶下节间鲜重-一叶下节间干重关系、第二叶面积-第二叶鲜重关系、第二叶干重-第二叶鲜重关系、二叶下节间长度-二叶下节间鲜重关系及二叶下节间鲜重-二叶下节间干重关系进行模型构建，得到产量转换经验模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省农业科学院茶叶研究所;广东省农业科学院设施农业研究所，其通讯地址为：510645 广东省广州市天河区五山路广东省农业科学院内第11宗地；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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