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龙图腾网恭喜华南农业大学申请的专利基于图像识别的复杂果园龙眼串果检测方法、系统、设备及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：CN115019301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210596417.3，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于图像识别的复杂果园龙眼串果检测方法、系统、设备及介质是由李君;李灯辉;贾宇航;黄光文;姚中威;林佩怡;周浩波;周峥琦;李钊;伍源水;陈盈宜设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的复杂果园龙眼串果检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的复杂果园龙眼串果检测方法、系统、设备及介质，方法包括：构建图像识别模型；图像识别模型包括预训练参数加载模块、图像尺寸归一化模块、目标特征提取模块、池化模块、多尺度特征融合模块和目标预测模块；对采集的龙眼串果图像进行数据扩增和预处理，获得初始数据集；对初始数据集中每个图像上的龙眼串果进行标注；将完成标注的初始数据集按照设定的比例分为训练集和验证集；利用训练集中的图像和标注数据对图像识别模型进行训练；利用训练好的龙眼串果检测模型对龙眼果园图像的龙眼串果进行检测。本发明将计算机视觉技术应用到自然条件下复杂果园中龙眼的检测，避免了基于形状、颜色阈值等识别方法的局限性。

本发明授权基于图像识别的复杂果园龙眼串果检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的复杂果园龙眼串果检测方法，其特征在于，包括下述步骤：构建图像识别模型；所述图像识别模型包括预训练参数加载模块、图像尺寸归一化模块、目标特征提取模块、池化模块、多尺度特征融合模块和目标预测模块；所述特征提取模块采用MobileNetV3模块，所述MobileNetV3模块是图像识别模型的主干网络，MobileNetV3模块使用一个标准卷积和多个bneck结构提取特征，bneck结构结合了深度可分离卷积与残差结构，增加龙眼串果的特征提取能力，在特征提取层后使用卷积块代替全连接层，并加入最大池化层得到最后的分类结果；获取复杂龙眼果园场景中处于成熟期的龙眼串果图像；对采集的龙眼串果图像进行数据扩增和预处理，获得初始数据集；对初始数据集中每个图像上的龙眼串果进行标注，获得xml格式的信息文件；将完成标注的初始数据集按照设定的比例分为训练集和验证集；利用训练集中的图像和标注数据对图像识别模型进行训练；利用训练好的龙眼串果检测模型对龙眼果园图像的龙眼串果进行检测；所述预训练参数加载模块导入预训练参数，对目标赋予一个初始权重值；所述图像尺寸归一化模块，将待检测图像调整至统一像素大小，调整时采取边缘填充的方式，不对图像进行拉伸；所述池化模块采用SPP模块，所述SPP模块分别使用多个不同大小的卷积核对前层特征进行最大池化处理，然后将多个处理后的结果连接起来组成新的特征层，在增加网络深度的同时保留了前层特征，以获取更多局部特征信息；所述多尺度特征融合模块包括特征金字塔网络和路径聚合网络，所述路径聚合网络对MobileNetV3模块特征提取的结果首先进行上采样，再进行下采样，加强所述特征金字塔网络的信息提取能力，提取更深刻的龙眼串果语义信息，检测出更精细的龙眼串果目标；所述获取复杂龙眼果园场景中处于成熟期的龙眼串果图像，具体为：在龙眼果实处于成熟期阶段时，分别选择晴天和阴天的白天时间；采用RGB摄像头在距离龙眼果实0.5-1m之间采集图像；在太阳直射光下和背光下的场景中都要采集图像。

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