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龙图腾网恭喜华南农业大学申请的专利一种基于深度学习技术的果树统计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：CN114596505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-11-15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：202210256175.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习技术的果树统计方法是由杨洲;袁浩天;黄可坤;段洁利;王昭锐;张汉尧;何俊宇设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习技术的果树统计方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习技术的果树统计方法，包括以下步骤：获取待统计区域的卫星遥感图像；在卫星遥感图像上，分别选择若干个训练样本子区域和若干个测试样本子区域；针对训练样本子区域，采用双线性插值方法对图像进行采样；采用随机裁剪方法对其区域进行裁剪，作为深度学习模型的训练样本；对图像中的果树进行矩形框标注，输入到深度学习模型进行训练，得到果树目标检测模型；针对测试样本子区域，先采样后划分，构建测试样本集；将测试图像送进果树目标检测模型进行预测，得到每个图像中果树的边框坐标；将预测的边框进行非极大值抑制方法，消除重复预测的边界框；统计合并后的标注文件的行数，得到区域的果树数量。

本发明授权一种基于深度学习技术的果树统计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习技术的果树统计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待统计区域的卫星遥感图像；在卫星遥感图像上，分别选择若干个训练样本子区域和若干个测试样本子区域；对每块子区域进行采样，将图片上采样到2400×2400像素；对于放大后的每块子区域，采用随机裁剪方法，从6个2400×2400区域的像素区域中生成6000个640×640像素的图像，每个图像包含10棵果树，作为深度学习模型的训练样本；针对训练样本子区域，采用双线性插值方法对图像进行采样，再采用非局部均值滤波对插值后的图像进行去噪；采用随机裁剪方法对其区域进行裁剪，作为深度学习模型的训练样本；通过labelImg软件对图像中的果树进行矩形框标注；将训练样本集与对应的标注集，通过深度学习模型使用迭代训练的方式进行训练，得到果树目标检测模型；通过双线性插值利用与坐标轴平行的直线去把小数坐标分解到相邻的四个整数坐标点，赋予不同的权重进行计算；具体为：寻找距离对应坐标最近的四个已知像素点，分别设为Q11＝x1,y1、Q12＝x1,y2,Q21＝x2,y1,Q22＝x2,y2；在x方向进行线性插值： 其中，R1＝x,y1，R2＝x,y2；在y方向进行线性插值： 综合x方向和y方向，双线性插值的结最后果为： 针对测试样本子区域，先采样后划分，构建测试样本集；将测试图像送进果树目标检测模型进行预测，得到每个图像中果树的边框坐标；完成测试集中所有图像的预测后，将得到的每个相对于子图像的边框坐标转换为相对整个研究区域影像的边框坐标，并使用非极大值抑制方法去除同一棵果树被重复检测的情况；在整个图像的标注文件中，每一行代表一棵树的矩形坐标，统计行数即完成区域果树统计。

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