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龙图腾网恭喜广西大学申请的专利一种基于机器视觉和深度学习的立木胸径测量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：CN113888641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111086137.X，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种基于机器视觉和深度学习的立木胸径测量方法是由黄汝维;华蓓;雷晨阳设计研发完成，并于2021-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉和深度学习的立木胸径测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的立木胸径测量方法，包括以下步骤：第一步，相机标定和图像校正，相机标定和图像校正模块接收由相机拍摄的多张标定板图片，对相机进行标定得到相机内参和外参以及畸变系数，之后利用其对需要测量的图片进行畸变校正；第二步，树干图像分割，校正后的图片进入树干图像分割模块，树干图像分割模块采用U‑Net网络分割，使用U‑Net网络进行树干的提取，得到一副分割图像。本发明能够准确、快速和便捷的测量立木胸径，提高林业资源调查的效率，推动智慧林业的快速发展。

本发明授权一种基于机器视觉和深度学习的立木胸径测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉和深度学习的立木胸径测量方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，相机标定和图像校正，相机标定和图像校正模块接收由相机拍摄的多张标定板图片，对相机进行标定得到相机内参和外参以及畸变系数，之后利用其对需要测量的图片进行畸变校正；第二步，树干图像分割，校正后的图片进入树干图像分割模块，树干图像分割模块采用U-Net网络分割，使用U-Net网络进行树干的提取，得到一副分割图像；第二步中，树干图像分割模块需要使用数据集，数据集需要尽量多的拍摄不同种类、不同环境下的树干原始图像和带有标定板的树木的图像，数据集需采用VOC2012数据集的格式来进行标注和整理，对于最终得到的图片以及其mask，采用8:1:1的比例划分训练集，验证集和测试集；U-Net结构的网络使用pytorch框架进行搭建；第三步，胸径测量，分割图像进入胸径测量模块后，首先进行胸径两侧的图像像素提取，像素提取时使用改进的树干外接矩形算法以及扫描线胸径定位算法，当得到胸径像素坐标之后进行三维坐标的重建工作，得到胸径两端的三维坐标，之后利用世界坐标进行胸径长度测算，其中采用了胸径误差校正模型对结果进行校正，其中胸径测量模块包括胸径像素坐标的提取、胸径三维坐标的重建和胸径长度的测算，胸径像素坐标的提取包括分割图像轮廓提取、树干轮廓外接矩形提取和胸径位置的定位，胸径三维坐标的重建包括三维重建模型和胸径三维坐标计算；第三步中，分割图像轮廓提取采用OpenCV的findContours函数；树干轮廓外接矩形提取采用椭圆拟合求外接矩形的方法；胸径位置的定位采用扫描线的方法来获取胸径的位置；三维重建模型通过公式得到世界坐标Xw,Yw,Zw，其中A为相机的内参矩阵，R为旋转矩阵和T为平移向量；第三步中，胸径三维坐标计算时采用公式胸径长度的测算模型为其中fx为由相机标定得到的相机x方向焦距；x1,y1，x2,y2为胸径像素提取部分得到的胸径像素坐标；xw1,yw1,zw1和xw2,yw2,zw2为胸径三维坐标重建得到的；f为直接从出厂参数得到的相机焦距f。

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