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龙图腾网获悉云南这里信息技术有限公司申请的专利大面积烟田产量预估方法、装置、设备及存储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：CN119379468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411465296.4，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权大面积烟田产量预估方法、装置、设备及存储介质是由马云强;芦俊佳;张海燕;杨晨;李一宸;尹大东设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本大面积烟田产量预估方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及农作物产量预估技术领域，公开了一种大面积烟田产量预估方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将烟田样本数据集和烟株样本数据集分别输入伪装目标实例分割模型和小目标检测模型中进行训练，获得烟田识别模型和烟株识别模型；获取无人机采集的待估产区域的烟叶正射图像、采样点烟株的烟叶产量数据和坐标数据；利用烟田识别模型和烟株识别模型对烟叶正射图像进行识别，构建烟叶产量预估模型，并利用烟叶产量预估模型预估待估产区域的烟田产量。本发明通过分别对待估产区域进行烟田识别和烟株识别，考虑烟田边缘像素点和烟株候选框确定的烟田面积和烟株数据来预估待估产区域的烟田产量，具有更高的准确性和场景适应性。

本发明授权大面积烟田产量预估方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大面积烟田产量预估方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建样本数据集；其中，所述样本数据集包括烟田样本数据集和烟株样本数据集，所述烟田样本数据集包括若干张具有烟田标注的烟草种植区域正射图像，所述烟株样本数据集包括若干张具有烟株标注的烟草种植区域正射图像； 将所述烟田样本数据集和所述烟株样本数据集分别输入伪装目标实例分割模型和小目标检测模型中进行训练，获得烟田识别模型和烟株识别模型； 获取无人机采集的待估产区域的烟叶正射图像、采样点烟株的烟叶产量数据和坐标数据，提取所述烟叶正射图像的中心点经纬度坐标； 利用所述烟田识别模型和烟株识别模型对所述烟叶正射图像进行识别，获得待估产区域的烟田识别图像和烟株识别图像；其中，所述烟田识别图像包括若干个烟田边缘像素点，所述烟株识别图像包括若干个烟株候选框； 利用所述烟田边缘像素点和所述烟株候选框，确定烟田面积和烟株数据；其中，所述烟株数据包括烟株中心点经纬度坐标和烟株直径；具体包括：根据无人机相机参数和飞行高度，计算单张所述烟叶正射图像上单位像素对应的实际地面距离；将所述烟田边缘像素点相对所述烟叶正射图像的中心点的偏移量由像素距离转换为实际地面距离；提取所述烟株候选框的中心点和四个顶点的像素坐标，基于烟叶正射图像的中心点经纬度坐标，确定所述烟株候选框的中心点和四个顶点的经纬度坐标，计算所述烟田边缘像素点的经纬度坐标；将所述烟田边缘像素点的经纬度坐标根据像素的顺序组装为一个有效的多边形对象，计算所述多边形对象的面积，得到烟田面积；将所述烟株候选框的四个顶点的经纬度坐标组装为一个有效的矩形，计算矩形短边长，得到烟株直径，并与烟株候选框相关联； 基于采样点烟株的烟叶产量数据、采样点烟株的坐标数据、烟株中心点经纬度坐标和烟株直径，构建烟叶产量预估模型，并利用所述烟叶产量预估模型预估待估产区域的烟田产量；具体包括：匹配所述烟株中心点经纬度坐标和所述采样点烟株坐标数据，提取采样点烟株直径；利用采样点烟株直径和烟叶产量数据，采用最小二乘线性回归机器学习算法构建烟叶产量预估模型；利用所述多边形对象和所述烟株候选框的中心点进行位置关系查询，剔除位于多边形对象以外的烟株；将位于各多边形对象内的烟株直径输入到产量预估模型中，获得待估产区域各烟株烟叶产量；统计各多边形对象内包含的烟株烟叶产量平均值，乘以对应烟田的面积，获得待估产区域烟田产量。

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