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龙图腾网获悉浙江大学华南工业技术研究院;浙江大学申请的专利一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法及系统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：CN115358991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210996052.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法及系统是由刘飞;周军;邱沣清;陆祥宇;杨睿;王正肖;倪日群;陈梦媛;焦杰设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法及系统，涉及水稻田漏秧数量和位置识别领域，该方法包括：利用携带RGB相机的无人机采集漏秧检测目标区域的图像信息；对图像信息进行预处理，得到HSV颜色空间模型；对HSV颜色空间模型采用经验阈值方法进行分割，得到秧苗图像的二值化图；根据秧苗图像的二值化图，确定秧苗的根部位置；利用秧苗的根部位置进行线性回归拟合，得到秧苗的拟合直线；根据秧苗的拟合直线，计算秧苗的漏秧数量；根据秧苗的漏秧数量，确定漏秧位置在秧苗的拟合直线上的坐标。本发明能够快速准确地检测漏秧数量和漏秧位置，降低劳动强度和作业成本，提高作业效率和作业精准度。

本发明授权一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法，其特征在于，所述秧苗的漏秧数量和漏秧位置的识别方法包括： 利用携带RGB相机的无人机采集漏秧检测目标区域的图像信息； 对所述图像信息进行预处理，得到HSV颜色空间模型； 对所述HSV颜色空间模型采用经验阈值方法进行分割，得到秧苗图像的二值化图； 根据所述秧苗图像的二值化图，确定秧苗的根部位置； 利用所述秧苗的根部位置进行线性回归拟合，得到秧苗的拟合直线； 根据所述秧苗的拟合直线，计算秧苗的漏秧数量； 根据所述秧苗的漏秧数量，确定漏秧位置在所述秧苗的拟合直线上的坐标； 所述根据所述秧苗的拟合直线，计算秧苗的漏秧数量，具体包括： 计算所述秧苗的根部位置在对应的所述秧苗的拟合直线的投影点坐标； 根据所述投影点坐标，计算所述漏秧检测目标区域内各行的相邻两秧苗投影的间距、所述漏秧检测目标区域内各行的秧苗的实际起始位置和设定起始位置的间距以及秧苗投影的平均间距； 当所述相邻两秧苗投影的间距大于设定距离时，相邻两秧苗之间为中间漏秧处；所述设定距离为设定倍数的所述秧苗投影的平均间距； 当所述秧苗的实际起始位置和秧苗的设定起始位置的间距大于设定距离时，秧苗的实际起始位置和设定起始位置之间为起始漏秧处； 根据所述秧苗投影的平均间距，计算所述中间漏秧处的漏秧数量和所述起始漏秧处的漏秧数量，得到秧苗的漏秧数量； 所述根据所述秧苗的漏秧数量，确定漏秧位置在所述秧苗的拟合直线上的坐标，具体包括： 根据秧苗的漏秧数量和秧苗投影的平均间距，确定漏秧的秧苗的根部位置在对应的所述秧苗的拟合直线的投影点坐标； 根据所述投影点坐标，确定漏秧位置的秧苗在所述秧苗的拟合直线上的坐标。

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浙江大学华南工业技术研究院;浙江大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市高新技术产业开发区科学城开源大道11号B9栋一至六层；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”。