团队成员：杨峰、杨宸尧、李坤鸿、王启明、汤丹丹、谭先明、张洁等
成果介绍：围绕户外茶园“小目标茶芽难检测、产量难以实时估测”等痛点，依托自研轻量化TeaBudNet框架，构建了“茶芽检测模型+产量估算模型”的双模型一体化智能茶芽检测系统与管理方法。通过在茶园布设球机摄像头及气象、土壤等物联网传感器，系统在云–边协同环境下自动采集图像和环境数据，可精准识别萌动期、单芽、一芽一叶、一芽二叶、驻芽期等五个关键生育阶段的茶芽数量，近距离场景识别精度超过 90%，并在复杂密集场景下显著提升了检测精度。在此基础上，结合摄像头覆盖冠层面积和动态监测百芽重，构建了亩产量动态估算公式，实现了对茶园产量的实时估算与采摘时机的智能推荐。该系统已在雅安市名山区新店镇新坝村雾本茶园和蒲江县成佳镇核心示范基地完成软硬件集成与连续稳定运行，并接入“茶园农艺气象信息动态监测预警平台”和天翼乡村云平台，实现了茶芽识别、产量预测与分季节气象灾害预警的联动应用。企业调研表明，平台应用后茶园适时采摘效率明显提升，显著提高了茶园的生产和管理效率。相关技术已获得国家发明专利授权“一种智能化茶芽检测系统与管理方法”（专利号：ZL202510202719.1），形成具有自主知识产权的核心技术成果，适用于四川及西南主要茶区，具备良好的规模化推广和成果转化前景。
技术优势：一是基于自主研发的轻量化TeaBudNet框架和深度学习精细分类算法，突破了复杂田间环境下“小目标茶芽难检测”的瓶颈，可对萌动期、单芽、一芽一叶、一芽二叶及驻芽期等关键生育阶段进行高精度识别与茶芽的计数，大幅提升茶园监测的精细化和自动化水平；二是创新构建“茶芽检测 + 产量估算”的双模型体系，将冠层覆盖面积、芽头密度与百芽重等要素有机融合，实现了茶园亩产的动态估测和采摘时机的智能推荐，解决了茶园产量难以实时预估的问题；三是集成物联网传感器、多源环境数据与云边协同架构，部署成本低、扩展性强，可与分季节气象灾害预警规则联动，形成“监测—识别—估产—预警—决策”的闭环智能管理模式。
应用场景：主要面向川西茶区的典型生产场景，重点服务于中大型连片茶园、龙头企业自有与签约基地以及新型农业经营主体。具体可应用于：一是地方政府和行业主管部门建设智慧茶园试点、核心示范园和区域数字茶产业监管平台，用于日常监测与预警调度；二是茶叶加工企业在自有及签约茶园中打造标准化“数字种植”基地，支撑优质原料基地建设和高端产品线开发；三是茶叶专业合作社、家庭农场等主体开展茶园托管、代管服务，用于优化采摘排程和用工组织，缓解劳动力紧缺；四是与运营商和信息化企业平台（如“天翼乡村云”等）对接，在更大范围内以“数据托管+技术服务”的方式向周边茶区推广复制，形成区域化、规模化的智慧茶园建设模式。
