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龙图腾网获悉南京农业大学;江苏省农业机械试验鉴定站申请的专利一种基于智能手机的秧盘播种品质检测方法、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：CN119579858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411613146.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于智能手机的秧盘播种品质检测方法、系统是由张晓蕾;杨辉;杨浩勇;邱威;刘德营;刘前锋设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能手机的秧盘播种品质检测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于智能手机的秧盘播种品质检测方法、系统，首先采集水稻秧盘播种成套设备的播种图像作为原始数据集，然后进行预处理、手动标注、增强处理，然后输入实时实例分割目标检测网络进行训练与测试，得到水稻秧盘播种品质检测模型，基于ncnn高性能神经网络前向计算框架将模型部署在手机端，并开发秧盘播种品质检测系统App，检测空格率和播种均匀度合格率，并提供检测数据导出功能，同时与蓝牙秤连接，能够计算标准差和变异系数，量化播种质量的波动情况。本发明能够准确判定跨多个网格的种子所属区域，而且该方法能够集成于手机app上，提高了检测效率、检测精度，且携带方便。

本发明授权一种基于智能手机的秧盘播种品质检测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能手机的秧盘播种品质检测方法，其特征在于，包括如下过程： 步骤1：利用图像采集设备采集水稻秧盘播种成套设备的播种图像，获取原始数据集并输送至电脑端； 步骤2：在电脑端对原始数据集进行预处理，包括分割固定大小、滤波、去噪、畸变矫正处理； 步骤3：使用开源标注工具对预处理后的数据集进行手动标注； 步骤4：将标注后的数据集进行数据增强处理，制作水稻秧盘数据集；数据增强处理方式包括增强图像对比度、缩放、添加模糊效果； 步骤5：将水稻秧盘数据集输入YOLACT目标检测网络进行训练与测试，得到水稻秧盘播种品质检测模型； 步骤6：基于ncnn高性能神经网络前向计算框架将水稻秧盘播种品质检测模型部署至手机端； 步骤7：开发秧盘播种品质检测系统App，再次通过图像采集设备采集水稻秧盘播种成套设备的播种图像数据，并将数据传输至手机端相册，利用秧盘播种品质检测系统App识别计算处理后获取秧盘播种空格率和播种均匀度合格率，并导出检测报告； 所述步骤7中，秧盘播种空格率blank计算公式如下： 对于横跨不同检测框的种子，根据种子分割结果，计算该粒种子在不同网格中的像素面积，根据种子在不同网格中所占像素面积大小，确定种子属于哪一个网格； 在计算秧盘播种空格率的同时，统计每个网格中的种子个数，根据不同的农艺要求，由用户输入合格范围，记录合格格数，进而计算播种均匀度合格率RJ： 其中，m表示合格格数，k表示空格个数，total表示总格数； 步骤8：将秧盘播种品质检测系统App与蓝牙秤5连接，蓝牙秤5将秧盘2重量数据实时传递至手机端显示，并启用自动记录功能，保证用户通过应用界面直观查看重量变化折线图，同时通过自动记录的重量数据计算出标准差和变异系数，量化播种质量的波动情况，并导出检测报告； 所述步骤8中，自动记录功能指的是当蓝牙秤5检测到的实时重量大于0.2kg，且波动范围小于在0～0.01kg时，秧盘播种品质检测系统App自动判断为稳定，记录此时重量w1，同时记录入表格与折线图中；秧盘播种品质检测系统App上设置有计算按钮和导出按钮，连续记录10盘之后，秧盘播种品质检测系统App计算标准差和变异系数，计算完成后导出当前记录的10盘的重量数据、标准差和变异系数统计指标报告，并将报告自动保存到默认文件夹。

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南京农业大学;江苏省农业机械试验鉴定站，其通讯地址为：210000 江苏省南京市玄武区卫岗1号；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”。