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龍圖騰網獲悉江蘇大學申請的專利一種基于特征融合圖神經網絡的茶葉嫩梢檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114973233B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210420280.6，技術領域涉及：G06V20/64；該發明授權一種基于特征融合圖神經網絡的茶葉嫩梢檢測方法是由鄒榮;戴文杰;顧寄南;李金炎;張娛設計研發完成，并于2022-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征融合圖神經網絡的茶葉嫩梢檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于特征融合圖神經網絡的茶葉嫩梢檢測方法。涉及農業智能化領域，步驟1:數據的獲取，使用權利要求1所述光阱獲得待檢測目標的點云及RGB圖像。步驟2:使用CNN對二維圖像進行特征提取。步驟3:對點云應用關鍵點檢測算法，檢測關鍵點。步驟4:將圖像特征與點云特征相融合。步驟5:建立圖結構，使用步驟3檢測到的關鍵點作為頂點并建圖。步驟6:使用圖神經網絡對于茶葉嫩梢位置進行預測。步驟7:生成預測框。步驟8:soft?NMS算法生成最佳預測框。本發明以光阱點云獲取系統克服茶葉嫩梢檢測中的遮擋問題并運用改進的圖神經網絡提高檢測精度，實現茶葉嫩梢的精準識別。

本發明授權一種基于特征融合圖神經網絡的茶葉嫩梢檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征融合圖神經網絡的茶葉嫩梢檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:數據的獲取，使用光阱獲得待檢測目標的點云及RGB圖像； 步驟2:使用卷積神經網絡CNN對二維圖像進行特征提取； 步驟3:對點云應用關鍵點檢測算法，檢測關鍵點； 步驟4:將圖像特征與點云特征相融合； 步驟5:建立圖結構，使用步驟3檢測到的關鍵點作為頂點并建圖； 步驟6:使用圖神經網絡對于茶葉嫩梢位置進行預測； 步驟7:生成預測框； 步驟8:soft-NMS算法生成最佳預測框； 步驟1具體包括： 設計了一個由四個平面鏡組成的倒金字塔型的光阱，倒金字塔的底部敞開，以便讓足夠多的光線可以進入到光阱中，在光阱上方以斜45°放置另一面平面鏡，使用TOF傳感器向平面鏡發射光束，將被觀測物體放置在倒金字塔的底部，光束經過多次反射可覆蓋物體表面99％以上的面積，并且得到所有點的三維坐標： dtotal表示從ToF傳感器位置出發到觸碰到目標物體表面光線走過的總路程，dk表示在兩次反射之間光線走過的距離，d表示光束最后一次觸碰到鏡面到被測物體表面的距離； dmeans是由ToF傳感器測量到的總距離，由于光的反射定理，光束會沿著原路徑返回傳感器，所以實際距離是所測量到的距離的一半，其中dk也可被計算為光束與下一次鏡面反射的位置減去上一次鏡面反射位置，即dk＝pk+1-pk，其中pk是光線在鏡面第k次反射的反射點位置，而pk+1可由計算所得，是沿著光束反射方向的單位方向向量，由斯涅耳定律計算得到 nk是鏡面的法線方向，當知道ToF的初始位置p0和初始入射光線的方向向量r0即可遞歸的計算出所有k∈[1...K]的pk和由此便可得到被測物體的三維坐標，并進一步得到被測物體的三維點云。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇大學，其通訊地址為：212013 江蘇省鎮江市京口區學府路301號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。