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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种樱桃果实动态生长反演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：CN115249233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210389865.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种樱桃果实动态生长反演方法是由胡玲艳;李俐;汪祖民;许巍;李国强;邱绍航;谷毛毛;孙浩设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种樱桃果实动态生长反演方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种樱桃果实动态生长反演方法，其远程监测果实生长发育情况，当樱桃果实进入着色期时，得到着色期每个阶段果实的面积，将着色天数作为自变量，面积作为因变量，开展樱桃果实生长趋势和生长节律的研究，并通过反演方法拟合果实动态生长曲线，进一步给出果实生长规律，最终构建一种樱桃果实动态生长反演方法；在构建生长曲线模型后，通过使用准确因子和偏差因子验证该模型的可靠性。本发明能够实现自然场景下快速、精准检测果实生长状态，动态掌握温室作物生长规律，进而提高樱桃果实的产量和品质。

本发明授权一种樱桃果实动态生长反演方法在权利要求书中公布了：1.一种樱桃果实动态生长反演方法，其特征在于，包括： 获取着色期樱桃果实图像； 对所述樱桃果实图像进行预处理，使其更符合樱桃果实原始形态； 通过改进智能剪刀算法得到樱桃果实投影面积； 根据反演方法拟合果实动态生长曲线； 通过改进智能剪刀算法得到樱桃果实投影面积，具体为： 先获取一张闭运算得到的自然环境下樱桃果实图像，使用Canny算法检测图像边缘，发现候选圆心；根据所有候选圆心的边缘非0像素对其的支持程度来确定半径，得到最佳半径r；通过梯度Hough变换圆检测方法提取目标轮廓并得到初始边缘图像，获取的初始边缘点记为集合； 将梯度Hough变换圆检测得到的初始边缘点集作为一个前置条件，结合计算机视觉技术对樱桃果实关键特征区域逐像素进行语义分割，自适应的寻找樱桃果实图像关键特征区域，并得到所述关键特征区域的面积，即着色期樱桃果实图像的投影面积； 根据反演方法拟合果实动态生长曲线，具体为： 设着色期樱桃果实图像的投影面积为y，着色期的天数为x，形成x与y的一组数据对,，其中i=1、2、…m，m为总的数据对个数，各彼此不同； 拟合一类与果实动态生长规律相适应的解析表达式，来反映x与y之间的依赖关系，称作反演模型； 所述反演模型根据数据对,，获取n次多项式，其中nm: 其中，为果实动态生长拟合曲线，为随机选取的变量； 果实动态生长拟合曲线的获取方式为： 随机选取，用计数器count记录落于拟合曲线的点数，当，说明落于果实动态生长拟合曲线的点数较少，拟合效果较差，此时丢弃已选取，继续寻找； 设变量步长，，将x与y形成的数据对带入如下公式： 其n=1时，，以此类推；当观测值x’，y’与拟合曲线的偏差较大时，，循环带入上述公式，直到时，说明数据对已基本落到该果实动态生长拟合曲线上； 通过果实动态生长拟合曲线获取方法，分别得到Logistic、Logarithmic、Quadratic、Cubic、Linear拟合模型的生长曲线，分析确定与实际观测值吻合度最高的曲线模型； 获取吻合度最高的曲线模型后，以着色期为因变量，利用回归方程获取其拟合值，并使用准确因子和偏差因子验证该模型的可靠性；偏差因子越接近1，表明拟合值和观测值波动幅度越小，从而证明曲线模型的可靠性； 。

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