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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于图像视觉的荔枝识别及产量估计方法、设备及介质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：CN119274064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411631491.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于图像视觉的荔枝识别及产量估计方法、设备及介质是由李灿苹;官耀威;鲍炳煌;马棉涛;陈凤英设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像视觉的荔枝识别及产量估计方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图像视觉的荔枝识别及产量估计方法、设备及介质，方法包括获取果园荔枝果树轮廓、荔枝果实等图像数据作为训练数据，进行预处理；将预处理后的训练数据于矩阵特征中的Haar‑Like特征来进行荔枝果实识别；将识别后的图像的数据输入荔枝体积预测模型，利用多层感知器进行推导，求得连接权重；使用训练后的荔枝体积预测模型对待预测数据进行体积预测；将预测体积进行加和求得果园荔枝产量。本发明通过获取果园荔枝果树轮廓、荔枝果实等图像数据作为预测输入值，使用AdaBoost算法把矩阵特征作为弱分类器，构建强分类器，利用误差反向传播算法获得荔枝准确预测体积，为研究天气、风力、施肥等与产量间关系奠定基础。

本发明授权基于图像视觉的荔枝识别及产量估计方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像视觉的荔枝识别及产量估计方法，其特征在于，包括以下步骤： A获取果园荔枝果树轮廓、荔枝果实图像数据和荔枝体积数据作为训练数据； B、依据数据类型对训练数据进行对应的预处理； C、利用预处理后的荔枝图像训练数据和预测数据，基于矩阵特征中的Haar-Like特征来进行荔枝果实识别，使用AdaBoost算法将矩阵特征作为弱分类器，构建一个强分类器，以获得荔枝识别区域； D、将识别后的图像的数据输入荔枝体积预测模型，利用多层感知器进行推导，确定荔枝体积预测模型的单元路径上的连接权重； D1、假设荔枝都是理想状态下对称图像为椭圆形，根据像素求取荔枝中二维图像最长边，以最长边为X轴，取X轴中心为Y轴，依托公式a2＝b2+c2和代入数值分别求出a,b,c的值； D2、针对于识别荔枝区域，进行横纵向像素叠加，根据横、纵方向像素累加，求得极小值个数d，该极小值个数d可以判断图像中荔枝个数； D3、获取对应上述荔枝图像的像素a,b,c的值和极小值个数d作为训练输入值，将荔枝的体积作为训练输出值，输入数据从输入层输入，经过中间层，最终从输出层输出，通过比较实际输出和期望输出得到误差信号，将误差信号从输出层逐层向前传播得到各层的误差信号，再通过调整各层的连接权重以减小误差； E、使用训练后的荔枝体积预测模型对待预测数据进行体积预测，将预测体积进行加和求得果园荔枝产量。

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