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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于三维点云的果实自动计数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：CN119904860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510040317.6，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于三维点云的果实自动计数方法是由任婕;陈菲;陈光喜;唐宇涛;王文颢;邱睿;徐硕江;刘助水;刘国华;李官雨;谢方菲;李科涛;黄杰设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维点云的果实自动计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维点云的果实自动计数方法，涉及水果果实估产技术领域。该方法首先利用LIDAR相机捕获果园场景的点云序列数据及其对应的相机运动轨迹信息，并对三维场景进行俯瞰得到水果占用地图FOM；然后构建基于点云序列数据的高效物体检测模块，使用时空注意力引导的快速目标建议与状态初估计网络，基于早期集成阶段的FOM引导RPN以及中间集成阶段FusionR‑CNN融合框架进行果实检测；最后基于AB3DMOT算法，构建基于点云序列数据的果实跟踪模块，进行时空记忆导向的运动预测和水果占用地图更新。本发明通过将物体状态随时间变化的累积记忆信息回灌至检测模块，显著提升了目标检测器检测3D目标时的精度和跟踪效率，实现了三维空间中物体持续定位、跟踪和识别。

本发明授权一种基于三维点云的果实自动计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于三维点云的果实自动计数方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、利用LIDAR相机捕获果园场景的点云序列数据及其对应的相机运动轨迹信息，并对三维场景进行俯瞰得到水果占用地图FOM； S2、构建基于点云序列数据的高效物体检测模块，该检测模块使用时空注意力引导的快速目标建议与状态初估计网络，利用水果占用地图FOM筛选出含有果实的高概率区域以及未知区域，并将检测模块分为早期集成阶段和中间集成阶段，基于早期集成阶段的水果占用地图FOM引导RPN以及中间集成阶段FusionR-CNN融合框架进行果实检测； S3、基于三维多目标跟踪算法AB3DMOT，构建基于点云序列数据的果实跟踪模块，进行时空记忆导向的运动预测和水果占用地图FOM更新； 在S2中，早期集成阶段通过水果占用地图FOM引导RPN，具体步骤如下： S211、根据上一帧得到的水果占用地图FOM，通过选取阈值，将其分为高占用区、低占用区和未观测区，并根据时间融合后的水果占用地图FOM丢弃不含水果的区域； S212、通过水果占用地图得到水果占用分割点云后，将3D目标检测算法PointRCNN作为基础检测架构，将基于bin的3DBoxGeneration模块作为RPN，通过将搜索空间离散化为一系列单元格bins，进行果实密集区域的3D检测； 中间集成阶段基于FusionR-CNN融合框架，将当前帧目标建议框和上一帧目标未来状态预测框融合，再组合形成感兴趣区域RoI的点云并输入至检测框回归网络R-CNN进行检测框预测； 在S3中，时空记忆导向的运动预测选用三维多目标跟踪算法AB3DMOT，将S2中检测框预测结果输入到卡尔曼滤波器中，利用3DIoU关联与匈牙利算法快速建立当前帧与历史轨迹的对应关系，同时遵循AB3DMOT中卡尔曼滤波器的设置，在每个时间，由卡尔曼滤波预测的水果运动； 水果占用地图FOM更新基于前一帧构建的FOM所提供的时空记忆信息，通过整合当前帧接收到的点云序列数据以及刚由运动预测模块生成的对未来帧水果状态预测图，实时更新水果占用地图。

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