四川農業大學許麗佳獲國家專利權
買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！
龍圖騰網獲悉四川農業大學申請的專利一種復雜背景下多目標果實識別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：CN115294567B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210766987.2，技術領域涉及：G06V20/68；該發明授權一種復雜背景下多目標果實識別方法是由許麗佳;趙永鵬;王玉超;黃鵬;鄒志勇;劉碧;康志亮;伍志軍;彭英琦;代建武設計研發完成，并于2022-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種復雜背景下多目標果實識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種復雜背景下多目標果實識別方法，采用GhostNet作為骨干網絡以實現網絡輕量化，提出由深度可分離卷積和Mish激活函數組成的DBM模塊代替Neck中的CBL模塊，進一步減少模型內存占比，并在網絡關鍵位置引入高效通道注意力機制ECA，抑制復雜背景的干擾，同時，采用softDIoU_NMS算法增強對重疊或遮擋果實的識別能力。本發明可精確、快速地識別復雜生長環境下的多目標果實，能應用于采摘機器人中，并優化采摘機器人的機器視覺系統，并能促進農業高質高效發展。
本發明授權一種復雜背景下多目標果實識別方法在權利要求書中公布了：1.一種復雜背景下多目標果實識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、以YOLOv4網絡結構為目標識別基礎模型建立輕量級HPL-YOLOv4網絡模型，其中，采用輕量級特征提取網絡GhostNet作為主干網絡； 步驟2、在頸部網絡中引入深度可分離卷積和Mish激活函數； 步驟3、在HPL-YOLOv4網絡模型中主干網絡與Neck的拼接處、上采樣和下采樣處，分別添加ECA注意力機制； 步驟4、在HPL-YOLOv4網絡模型的預測輸出部分，引入柔性DIoU_NMS優化預測框的篩選； 步驟5、采集并制作數據集，通過數據集完成HPL-YOLOv4網絡模型的訓練； 步驟6、采用訓練完成的HPL-YOLOv4網絡模型即可完成復雜背景下多目標果實的識別。
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四川農業大學，其通訊地址為：611130 四川省成都市溫江區惠民路211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”。
免責聲明
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
開放平臺
擔保交易
惠及多方
會員特惠
專屬平臺
適合多方
數據共享
功能齊全
皖公網安備 34010402703815號