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龙图腾网恭喜四川农业大学申请的专利一种智能化茶芽检测系统与管理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：CN119693723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510202719.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种智能化茶芽检测系统与管理方法是由杨峰;张洁;彭海林;朱亚宁;朱肖阳;谭礼强;汤丹丹;李坤鸿;谭先明;吴雨珊;张植焰;蓝艺;杨宸尧设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化茶芽检测系统与管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及粮经作物精准监测管理领域，尤其涉及一种智能化茶芽检测系统与管理方法，包括：通过在茶园中采用设备采集茶树茶芽图像数据；对采集到的图像数据进行预处理；使用LabelImg对不同生长阶段的茶芽进行标注，构建茶芽检测模型的数据集；通过YOLOv10进行预训练、正式训练和优化，保存最优的权重文件；在茶园中固定多个摄像头，定期拍摄茶芽图像并测量茶芽长度，运用线性回归模型构建茶芽长度估测模型；通过云平台实现对茶园茶芽的智能化检测管理。本发明方法能够提升茶芽数量检测的速度与准确性，实现产量估测、给出农事操作建议和胁迫预警，增强了茶园生产管理的效率，为茶叶产业的智能化转型升级注入了强劲动力。

本发明授权一种智能化茶芽检测系统与管理方法在权利要求书中公布了：1.一种智能化茶芽检测与管理方法，其特征在于，该方法包括：步骤S1，在茶园中采用不同视觉设备采集不同品种、不同季节、不同生长阶段的茶树茶芽图像数据；步骤S2，对采集到的图像数据进行预处理，使用图像处理算法删除模糊不清的图像，裁剪出有明显茶芽特征的图像；步骤S3，使用LabelImg对不同生长阶段的茶芽进行标注，构建茶芽检测模型的数据集；步骤S4，基于标注后的数据集，通过YOLOv10进行预训练、正式训练和优化，保存最优的权重文件；步骤S5，在茶园中固定多个摄像头，定期拍摄茶芽图像并测量茶芽长度，运用线性回归模型构建茶芽长度估测模型；步骤S6，通过云平台整合茶芽检测模型、茶芽长度估测模型、茶芽生长数据和产量数据，实现对茶园茶芽的智能化检测管理；其中在步骤S4中，还包括如下子步骤：S4-1，基于预处理后的数据集A，利用YOLOv10系列模型的s、m、l、x四个不同变体模型进行预训练，选用平均精度均值mAP50和每秒帧率FPS作为评价模型性能的指标；S4-2，预训练后，根据mAP50和FPS指标，选择性能最优的YOLOv10m模型变体，并保存其权重文件PTA1；S4-3，以PTA1作为初始权重文件，基于数据集B对YOLOv10m模型进行正式训练，通过调整超参数，优化模型参数，得到最优权重文件PTB1；S4-4，对训练后的YOLOv10m模型进行优化，保存优化后的最优权重文件PTBn，所述优化包括对骨干网络进行轻量化设计、改进损失函数、对模型进行剪枝。

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