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龙图腾网获悉华中农业大学申请的专利一种遮挡条件下种苗叶面积测量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：CN115423862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211029993.6，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种遮挡条件下种苗叶面积测量方法是由徐胜勇;韩斌斌;别之龙;黄远;李磊;张毅;董万静;李雅琴设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遮挡条件下种苗叶面积测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种遮挡条件下种苗叶面积测量方法。该方法将以种苗作为对象，利用KINECT平台获取种苗的顶视深度图像，然后生成该视角的单个种苗点云。该方法从两个方面提高了叶面积测量精度。一方面，提出了邻域空间约束的方法来有效过滤点云中悬浮点和离群噪声，显著提高了点云数据的质量。另一方面，提出了一种新的基于邻域聚合策略和邻域交互融合模块的点云分割和补全方法，简称MIX‑Net网络，该方法可以同时实现点云分割和补全，并且二者之间达到很好的平衡。该方法超越了现有技术中其他技术方案，获得更准确的测量结果。该方法形成了包括高通量种苗采集、种苗器官自动分割、遮挡叶片补全和表型数据提取在内的一整套自动化表型数据处理方案。

本发明授权一种遮挡条件下种苗叶面积测量方法在权利要求书中公布了：1.一种遮挡条件下种苗叶面积测量方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，采用深度相机获取种苗的深度图像，将深度图像转换为点云； S2，采用邻域空间约束方法，对点云中的悬浮点和离群点噪声进行滤除处理； S3，基于步骤S2处理后的种苗点云数据，采用cloudcompare构建种苗分割数据集，采用缺失模拟法构建种苗叶片补全数据集； S4，构建编码器-解码器种苗分割网络模型和构建编码器-解码器叶片补全网络模型；两个网络模型的编码器中均包括采用邻域聚合策略进行特征提取和邻域交互融合模块对特征进行处理，解码器中均包括采用上采样到与输入相同分辨率和邻域交互融合模块进行解码；种苗分割网络模型与叶片补全网络模型的区别包括，前者的解码器的最后输出种苗点云先进行最大池化后通过多层感知机降维，为每个点预测一个类别； S5，使用步骤S3中种苗分割数据集和种苗叶片补全数据集，分别在步骤S4构建的两个网络模型上进行训练，确定种苗分割网络模型权重和叶片补全网络模型权重； S6，采用待测试的遮挡种苗作为输入，基于步骤S5确定的种苗网络分割模型权重对种苗实现茎叶分离，再对因遮挡缺失的叶片通过步骤S5确定的叶片补全网络模型权重进行补全，最后通过贪婪三角化测量叶面积； 其中，步骤S3的具体实现方式为利用cloudcompare人工注释茎叶制作种苗分割的训练数据集，茎点用0标记，叶点用1标记，针叶用2标记；使用缺失模拟法来制作种苗叶片补全数据集时，以种苗中完整叶片对象，假设选取一个种苗叶片点云S，随机选定空间中[1，1，1]、[1，1，-1]、[1，-1，1]、[1，-1，-1]、[-1，1，1]、[-1，1，-1]、[-1，-1，1]、[-1，-1，-1]、[0，0，0]某一个点作为视点V，计算视点V到种苗点云S中每一点的距离记为Dvs，并从小到大进行排序；随机选取128、256、512其中一个数值作为种苗点云叶片缺失点数值，将Dvs中最小点到缺失点数值的点坐标值置0；最后将上述处理后的种苗叶片点云和完整种苗叶片S构成数据对，放入种苗叶片补全数据集中。

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