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龙图腾网恭喜中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法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：CN114708505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210363419.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法是由孙友强;黄河;张玮;张俊卿;盛佳佳;裴昊天;谢成军;张洁;李瑞设计研发完成，并于2022-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法，包括：规划小麦地块的航点采样路线；获取无人机低空拍摄的高分辨率可见光图像，并进行预处理，建立第一训练集和第二训练集；分别构建基于小目标检测神经网络的小麦麦穗检测计数模型和小麦穗粒检测计数模型；计算所测地块小麦的预估产量。本发明无需进入小麦地块内采样，而且无需采摘小麦麦穗，通过无人机定点定高航拍采样的方式，大幅增加了采样范围和采样效率；通过构建基于目标检测神经网络的小麦麦穗检测计数模型和小麦穗粒检测计数模型，并依此来计算小麦产量，相比于传统的地面调查估产法，提高了估产的效率和准确率。

本发明授权基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机低空可见光图像和目标检测网络的小麦估产方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1规划小麦地块的航点采样路线：采用搭载高像素、变焦可见光相机的无人机，针对小麦地块范围，规划无人机航点飞行采样点和路径；2获取无人机低空拍摄的高分辨率可见光图像，并进行预处理，将经过预处理之后的高分辨率可见光图像建立训练集，训练集分为第一训练集和第二训练集；3分别构建基于小目标检测神经网络的小麦麦穗检测计数模型和小麦穗粒检测计数模型，将第一训练集输入小麦麦穗检测计数模型中进行训练，将第二训练集输入小麦穗粒检测计数模型中进行训练；4计算所测地块小麦的预估产量：将待测小麦地块无人机采样参数及拍摄的高分辨率可见光图像，分别输入小麦麦穗检测计数模型和小麦穗粒检测计数模型，计算输出小麦的预估产量；在步骤3中，所述构建小麦麦穗检测计数模型具体包括以下步骤：3a构造主干网络、特征提取网络以及颈部模块，三者组成基础检测模型YOLOv5；3b结合空间注意力模块与通道注意力模块构造卷积注意力模块；3c改进基础检测模型YOLOv5中的特征提取网络，得到改进的特征提取网络，增加小目标检测层，将较浅特征图与深度特征图拼接后进行小目标检测：在基础检测模型YOLOv5中的颈部模块中，主干网络的卷积层输出后对特征图继续进行一次上采样处理，使得特征图继续扩大，然后将其输出与主干网络中相应的C2层特征图进行融合，生成有利于小目标检测的特征图；3d基础检测模型YOLOv5、步骤3b中构造的卷积注意力模块、步骤3c中改进的特征提取网络，三者共同构建基于小目标检测神经网络的小麦麦穗检测计数模型；所述小麦穗粒检测计数模型的构建方法与构建小麦麦穗检测计数模型一致。

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