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龙图腾网获悉四川省农业科学院水稻高粱研究所(四川省农业科学院德阳分院)申请的专利一种萝卜抽薹状态监测方法、系统、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：CN120823565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511333103.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种萝卜抽薹状态监测方法、系统、设备及介质是由杨峰;袁帅;冉科;李晓梅;孔垂豹;雍晓平;冉茂林;匡娜设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种萝卜抽薹状态监测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种萝卜抽薹状态监测方法、系统、设备及介质，涉及农业信息监测技术领域，包括以下步骤：获取目标萝卜植株的环境参数；以获取目标萝卜植株在当前时间的有效积温累积量和光周期效应累积度；获取目标萝卜植株的监测图像；以获取目标萝卜植株的相对生长速率和株高生长加速度；将有效积温累积量、光周期效应累积度和相对生长速率输入预设的多源特征融合模型，以获得抽薹特征值；获取目标萝卜植株在当前时间的动态阈值；判断在当前时间是否达到抽薹判定条件，若是，则输出抽薹警报信息，抽薹判定条件为：抽薹特征值大于动态阈值，且株高生长加速度大于预设的临界值，本发明具有可提高对萝卜抽薹监测准确性的优点。

本发明授权一种萝卜抽薹状态监测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种萝卜抽薹状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标萝卜植株的环境参数；其中，环境参数包括环境温度和光照强度； 根据环境参数，获取目标萝卜植株在当前时间的有效积温累积量和光周期效应累积度； 获取目标萝卜植株的监测图像； 根据监测图像，获取目标萝卜植株的相对生长速率和株高生长加速度； 将有效积温累积量、光周期效应累积度和相对生长速率输入预设的多源特征融合模型，以获得抽薹特征值；多源特征融合模型的表达式为： St=α·ΔT+β·ΔL+γ·ΔV； 式中，St为在当前时间t的抽薹特征值，ΔT为有效积温累积量，ΔL为光周期效应累积度，ΔV为相对生长速率，α为第一权重值，β为第二权重值，γ为第三权重值；其中，ΔV=lnHH0，H为目标萝卜植株的当前高度值，H0为基准高度值；第一权重值α、第二权重值β和第三权重值γ的确定方法为：获取在当前时间温度影响的第一权重值α，α的表达式为： α=α0·1+K·G； 式中，α0为温度影响的初始权重值，K为调节系数，K根据目标萝卜植株的品种的积温需求特性设定，G为对应品种的目标萝卜植株完成春化阶段所需的最低有效积温；根据第一权重值α，自适应调整第二权重值β和第三权重值γ的值； 获取目标萝卜植株在当前时间的动态阈值； 判断在当前时间是否达到抽薹判定条件，若是，则输出抽薹警报信息，若否，则返回至获取目标萝卜植株的环境参数；其中，抽薹判定条件为：抽薹特征值大于动态阈值，且株高生长加速度大于预设的临界值。

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四川省农业科学院水稻高粱研究所(四川省农业科学院德阳分院)，其通讯地址为：618000 四川省德阳市玉泉路508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”。

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