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龍圖騰網獲悉常州大學申請的專利一種基于多重特征融合的果園幼果生長姿態視覺辨識方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115496979B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211120206.9，技術領域涉及：G06V10/80；該發明授權一種基于多重特征融合的果園幼果生長姿態視覺辨識方法是由呂繼東;牛亮亮;徐黎明;鄒凌;韓穎;戎海龍;許浩;盧文斌;孫曉琴;王凌云;楊洋設計研發完成，并于2022-09-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多重特征融合的果園幼果生長姿態視覺辨識方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像檢測技術領域，尤其涉及一種基于多重特征融合的果園幼果生長姿態視覺辨識方法，包括采集果園幼果數據圖像，對圖像中的目標檢測框進行調整；通過標注的數據集進行格式轉換，對轉換后的數據集進行裁剪預處理；構建幼果生長姿態特征提取模型，并采用Bi?FPN網絡對特征提取模型的淺層特征圖與高層特征圖進行深度融合；采用姿態預測層對融合處理后的特征圖進行姿態框回歸，并對目標區域進行提取；通過訓練數據集對模型進行訓練，保存姿態框的坐標，計算幼果生長姿態角度。本發明在實現智能套袋的機械化、自動化以及智能化以及保證幼果的適時高效率套袋、降低套袋作業費用等方面提供有效的解決方案。

本發明授權一種基于多重特征融合的果園幼果生長姿態視覺辨識方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多重特征融合的果園幼果生長姿態視覺辨識方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、采集果園幼果數據圖像，對圖像中的目標檢測框進行調整，并對圖像進行增強和標注； 步驟二、通過標注的數據集進行格式轉換，對轉換后的數據集進行裁剪預處理； 步驟三、構建幼果生長姿態特征提取模型，并采用Bi-FPN網絡對特征提取模型的淺層特征圖與高層特征圖進行深度融合； 特征提取模型包括依次連接的Focus模塊、第一CBL模塊、特征提取模塊P2、第二CBL模塊、特征提取模塊P3、第三CBL模塊、特征提取模塊P4、第四CBL模塊和特征提取模塊P5；其中，特征提取模塊P2由2個BottleneckCSP模塊和CA注意力機制模塊組成，特征提取模塊P3、P4由8個BottleneckCSP模塊和CA注意力機制模塊組成，特征提取模塊P5由SPP模塊、2個BottleneckCSP模塊和CA注意力機制模塊組成； 利用CA注意力機制模塊的Coordinate信息嵌入對輸入的特征圖沿水平和垂直兩個方向進行全局池化，獲取水平與垂直兩個方向的特征圖； 在CoordinateAttention生成轉換中將兩個特征圖拼接在一起，通過卷積變換得到特征圖F 1，進行歸一化得到特征圖f； 將特征圖f沿水平與垂直分解為f w ∈R Cr×W 和f h ∈R Cr×H，r為縮減率，分別對f w 和f h 進行1×1的卷積得到特征圖F w 和F h ，使用sigmoid激活函數，分別得到特征圖在兩個空間方向的注意力權重g w 和g h ； 將原始特征圖與在水平和垂直方向上的注意力權重相乘，將水平和垂直兩個方向的注意力同時應用于輸入的特征； 步驟四、采用姿態預測層對融合處理后的特征圖進行姿態框回歸，并對目標區域進行提取； 步驟五、通過訓練數據集對模型進行訓練，保存姿態框的坐標，計算幼果生長姿態角度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人常州大學，其通訊地址為：213164 江蘇省常州市武進區滆湖中路21號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。