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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种基于深度相机的玉米植株叶倾角田间原位提取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：CN120279100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510763983.2，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度相机的玉米植株叶倾角田间原位提取方法是由周婧;高宇迪;邹文龙;唐一佳;崔铭仁;吴玉珊;武敏;姜博文;侯丽新设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度相机的玉米植株叶倾角田间原位提取方法在说明书摘要公布了：一种基于深度相机的玉米植株叶倾角田间原位提取方法。属于智慧农业的农田作物智能表型监测技术领域。其解决了现有玉米叶倾角测量方式单一导致的测量精度低的缺陷。对计算量进行精简的同时，仍能保证较高的检测精度，并且对现有的U‑Net深度学习模型进行了改进，使其能够更加精准的适用于玉米植株骨架的提取，并且添加了对主茎进行拟合的技术手段，充分考虑到玉米植株的真实形态，提高叶倾角的计算准确度；在对深度图像的3D点云数据进行3D点云处理，获得玉米植株各叶片叶倾角的方法中，通过对每个叶片的点云进行PCA分析，对叶片平整情况重新界定，并分情况处理，使得叶倾角的计算更加准确。

本发明授权一种基于深度相机的玉米植株叶倾角田间原位提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度相机的玉米植株叶倾角田间原位提取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、采用深度相机采集玉米生长中期的深度图像以及深度图像的3D点云数据； S2、对深度图像进行多维处理，获得玉米植株各叶片叶倾角； S3、对深度图像的3D点云数据进行3D点云处理，获得玉米植株各叶片叶倾角； S4、分别计算对同一植株的深度图像以及深度图像的3D点云数据进行步骤S2和步骤S3处理后，其获得的玉米植株各叶片叶倾角的回归曲线的决定系数和；若和均大于等于0.88，则进入步骤S5；若和其中一个值大于等于0.88，则进入步骤S6； 若和均小于0.88，则进入步骤S7； S5、对步骤S2和步骤S3的处理结果进行加权融合，获得玉米植株各叶片叶倾角； S6、采用回归曲线的决定系数大于等于0.88所对应的方法获得的结果作为玉米植株各叶片叶倾角； S7、针对叶片存在的遮挡与重叠、骨架断裂、以及点云缺失或误差进行判定，回传数据指导实验人员对步骤S2和S3进行优化，优化后返回步骤S1继续进行。

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