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龙图腾网获悉河北农业大学申请的专利一种基于轻量化Transformer架构的自然环境下梨果快速检测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：CN119648998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411720677.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于轻量化Transformer架构的自然环境下梨果快速检测方法是由张秀花;黄征;孔德刚;刘尚坤;王洪森;菅天朝设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化Transformer架构的自然环境下梨果快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化Transformer架构的自然环境下梨果快速检测方法，包括以下步骤：A、采集不同环境下的梨果图像；B、制作梨果数据集；C、构建梨果检测模型；D、将待识别图像输入梨果检测模型进行梨果快速检测。本发明能够改进现有技术的不足，降低检测模型的复杂度，提高检测速度和精度。

本发明授权一种基于轻量化Transformer架构的自然环境下梨果快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化Transformer架构的自然环境下梨果快速检测方法，其特征在于包括以下步骤： A、采集不同环境下的梨果图像； B、制作梨果数据集； C、构建梨果检测模型，梨果检测模型由轻量级FasterNet主干网络、混合编码器和带有辅助预测头的变换器解码器组成； 所述轻量级FasterNet主干网络包括四个层次阶段，每个阶段的FasterNetBlock之前连接一个嵌入层或一个合并层，分别用于空间下采样和通道数扩展；嵌入层的步长为4，卷积核的大小为Conv4×4；合并层的步长为2，卷积核的大小为Conv2×2；每个方向残差块由前端的PConv层和后端两个PWConv层组成，用于充分利用来自所有通道的信息，其中两个PWConv层中间放置一个批量归一化和修正线性单元激活函数组成的快捷链接，用于加强图像的输入特征，从而提高模型的性能和训练速度； 所述混合编码器由尺度内特征交互模块和跨尺度特征融合模块组成，用于将多尺度特征转换为图像特征序列； 所述尺度内特征交互模块中，使用HiLo注意力机制将多头自注意层划分为两个组件，一个组件用于编码具有局部自注意力机制和高分辨率特征图的高频注意分支Hi-Fi，另一个组件用于通过下采样特征编码低频注意分支Lo-Fi；每个HiLo注意力机制的输出是高频注意分支与低频注意分支的串联，即HiLo＝[Hi-FiX；Lo-FiX]；使用改进后的空间缩减策略中的缩放点积注意力进行适配两种高低频注意分支，其中一条路径通过缩放点积注意力和相对高分辨率的特征图对高频交互进行编码，另一条路径通过点积注意力和下采样特征对低频交互进行编码，用于提高信息提取效率； 所述跨尺度特征融合模块包括轻量级卷积GSConv，轻量级卷积GSConv输入一个普通卷积的下采样，然后使用DWConv深度卷积将两个卷积的输出结果拼接，最后进行数据分配shuffle操作使之前两个卷积的对应通道数串联起来；用于克服特征图在空间压缩和通道扩张导致语义信息部分丢失的问题； D、将待识别图像输入梨果检测模型进行梨果快速检测。

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