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龙图腾网获悉云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所申请的专利玉米果穗形状定量分析方法、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：CN121837282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610305290.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权玉米果穗形状定量分析方法、装置、设备及存储介质是由乔菊香;刘艳芳;刘振环;杨晓洪;冯光恒;姚宗泽;滕彩玲;李佳颖;毛进设计研发完成，并于2026-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本玉米果穗形状定量分析方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及玉米果穗形状定量分析技术领域，公开了一种玉米果穗形状定量分析方法、装置、设备及存储介质，通过获取若干张目标玉米果穗RGB图像，筛选出训练样本图像并提取纯净果穗区域，对分割后的果穗区域进行几何划分与测量，获取特征宽度与高度参数，通过三角函数运算计算特征穗缘角，以特征宽度与高度参数构成的尺寸参数、计算的穗缘角为输入特征，结合人工分级标签构建并训练机器学习分级模型，利用训练完成的机器学习分类模型对待分级玉米果穗图像的特征参数进行分析，输出定量分级结果。建立一种客观、准确、高效的玉米果穗形状测试方法，实现DUS测试从经验判断到数字型测试的转变，对种业知识产权保护具有重要的理论价值和现实意义。

本发明授权玉米果穗形状定量分析方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种玉米果穗形状定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干张目标玉米果穗RGB图像，筛选轮廓完整、无遮挡、满足分辨率要求的有效图像作为训练样本图像； 通过图像分析算法对所述训练样本图像中的每张有效图像进行预处理，再采用语义分割技术提取纯净果穗区域； 对分割后的果穗区域进行几何划分与测量，获取特征宽度与高度参数；具体包括： 通过骨架提取算法获取果穗纵向中轴线，以中轴线为基准将果穗区域沿纵向均匀划分为9等分，生成9条与中轴线垂直的等分线；其中，9条等分线编号为1-9号线，从果穗基部至顶端依次排序； 分别计算第2号线、第3号线、第4号线、第8号线与果穗边缘交点间的距离，将该距离作为特征宽度参数； 分别计算第2号线至第8号线的垂直距离、第3号线至第8号线的垂直距离、第4号线至第8号线的垂直距离，将该距离作为特征高度参数； 将所有尺寸参数存储为格式为{图像ID：W2、W3、W4、W8、L1、L2、L3}的结构化数据；其中，W2为第2号线与果穗边缘交点间的距离，W3为第3号线与果穗边缘交点间的距离，W4为第4号线与果穗边缘交点的距离，W8为第8号线与果穗边缘交点间的距离，L1为第2号线至第8号线的垂直距离，L2为第3号线至第8号线的垂直距离，L3为第4号线至第8号线的垂直距离； 基于提取的特征宽度与高度参数，通过三角函数运算计算特征穗缘角；具体包括： 计算3个穗缘角对应的直角边长度，表达式为： ； ； ； 式中，H1、H2、H3分别为角度1、角度2、角度3的对边长度； 计算3个穗缘角的正切值，表达式为： ； ； ； 式中，θ1为角度1，θ2为角度2，θ3为角度3； 通过反正切函数将正切值转换为弧度，再转换为角度值，表达式为： ； ； ； 式中，ATAN为反正切函数，DEGREES为弧度转角度函数； 以特征宽度与高度参数构成的尺寸参数、计算的穗缘角为输入特征，结合人工分级标签构建并训练机器学习分级模型； 在接收到待分级玉米果穗图像时，调用训练完成的模型，对待分级玉米果穗图像的特征参数进行分析，输出定量分级结果。

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云南省农业科学院质量标准与检测技术研究所，其通讯地址为：650205 云南省昆明市盘龙区北京路2238号云南省农业科学院科研办公楼2层；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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