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龙图腾网获悉江西德都食品科技有限公司申请的专利一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统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：CN118736402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202410716546.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统是由陈根福;王桂春;马韫韬;王智;冯转玲;范丽玲设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统。其中，方法包括：收集莲蓬图像并对其进行数据增强和标签标注，获得莲蓬图像数据集；将所述莲蓬图像数据集划分成训练集和测试集；构建YOLOX莲蓬检测网络模型；通过在所述YOLOX莲蓬检测网络模型中添加CA注意力机制和ASFF特征融合层，得到优化的YOLOX目标检测网络；引用所述训练集对所述优化的YOLOX目标检测网络进行训练；应用所述测试集对训练后的优化的YOLOX目标检测网络进行测试和评估，得到莲蓬图像检测结果。本发明提出的方案能够通过融入了CA注意力机制和ASFF特征融合模块显著增强网络对小型莲蓬目标的检测灵敏度和识别准确性。

本发明授权一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于优化YOLOX网络的白莲莲蓬遥感识别提取方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、收集莲蓬图像并对其进行数据增强和标签标注，获得莲蓬图像数据集；将所述莲蓬图像数据集划分成训练集和测试集； 步骤S2、通过将Input层以CSPDarkNet53作为基础架构的骨干网络、采纳了FPN+PAN的复合结构方案的特征加强网络和输出预测层有序衔接，构建YOLOX莲蓬检测网络模型； 步骤S3、通过在所述YOLOX莲蓬检测网络模型中添加CA注意力机制和ASFF特征融合层，得到优化的YOLOX目标检测网络； 步骤S4、引用所述训练集对所述优化的YOLOX目标检测网络进行训练； 步骤S5、应用所述测试集对训练后的优化的YOLOX目标检测网络进行测试和评估，得到莲蓬图像检测结果； 在所述步骤S3中，所述通过在所述YOLOX莲蓬检测网络模型中添加CA注意力机制和ASFF特征融合层，得到优化的YOLOX目标检测网络包括： 通过在所述骨干网络和特征加强网络之间添加CA注意力机制，在所述特征加强网络和输出预测层之间添加ASFF特征融合层，从而得到优化的YOLOX目标检测网络；所述ASFF特征融合层包括ASFF1、ASFF2和ASFF3三个模块，通过所述三个模块实现多尺度特征的自适应融合，其中所述特征加强网络输出的三个特征，作为所述三个模块中每个模块的输入； 在所述步骤S3中，所述在所述骨干网络和特征加强网络之间添加CA注意力机制包括： 在骨干网络的第二、第三和第四个CSP模块的输出特征图上分别附加CA注意力模块，得到注意力机制特征图；将所述注意力机制特征图输入特征加强网络。

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