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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利基于轻量级模型的RGB-D自适应融合信息的小麦检测方法与装置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：CN116778476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310719551.2，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于轻量级模型的RGB-D自适应融合信息的小麦检测方法与装置是由杨宝华;耿洪冬;崔强设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级模型的RGB-D自适应融合信息的小麦检测方法与装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量级模型的RGB‑D自适应融合信息的小麦检测方法与装置，该方法步骤包括：1使用双目相机获取目标麦田的小麦麦穗RGB‑D图像，并对RGB图像和深度伪彩色图像进行对齐、背景移除和画面增强、标注等处理，构建了小麦RGB‑D数据集；2使用YSNv2网络对训练集进行训练，得出小麦RGB和深度图像的权重；3利用光照自适应机权重因子来改变RGB检测模型贡献，输出最终融合检测结果。本发明利用RGB‑D图像和轻量化YSNv2网络对麦穗进行检测，能减少光照变化对小麦检测的影响，从而能提升麦穗检测精度。

本发明授权基于轻量级模型的RGB-D自适应融合信息的小麦检测方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级模型的RGB-D自适应融合信息的小麦检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、使用双目相机获取目标麦田的小麦麦穗RGB-D图像,，其中，表示小麦麦穗RGB图像，表示小麦麦穗深度伪色彩图像； 对所述小麦麦穗RGB图像和小麦麦穗深度伪色彩图像进行对齐后，再进行画面增强并移除背景，得到处理后的RGB-D图像，并对麦穗位置进行标注，从而构建小麦麦穗RGB-D数据集；其中，表示处理后的小麦麦穗RGB图像，表示处理后的小麦麦穗深度伪色彩图像；令中麦穗位置所标注的检测框记为，中麦穗位置所标注的检测框记为； 步骤2、构建基于轻量级模型的YSNv2_RGB小麦麦穗检测网络和YSNv2_D小麦麦穗检测网络，并分别对，进行处理，相应得到小麦麦穗RGB图像的预测结果和小麦麦穗深度伪色彩图像的预测结果；其中，表示小麦麦穗RGB图像的若干检测框，表示RGB麦穗图像检测框对应的若干置信度，表示小麦麦穗深度伪色彩图像的若干检测框，表示小麦麦穗深度图像检测框对应的若干置信度；其中，轻量级模型包括：主干特征提取模块、基于加权双向的特征金字塔融合模块和检测框生成模块； 步骤3、构建交叉熵损失函数： 根据小麦麦穗RGB图像的预测结果以及所标注的检测框，构建YSNv2_RGB小麦麦穗检测网络的交叉熵损失函数； 根据小麦麦穗深度图像的预测结果以及所标注的检测框，构建YSNv2_D小麦麦穗检测网络的交叉熵损失函数； 基于所述小麦麦穗RGB-D数据集，利用梯度下降法分别对所述YSNv2_RGB小麦麦穗检测网络和YSNv2_D小麦麦穗检测网络进行训练，并相应计算和以更新模型参数，直到和收敛为止，从而得到训练后的最优小麦麦穗RGB图像检测模型和最优小麦麦穗深度图像检测模型； 步骤4、利用式1构建小麦麦穗RGB图像检测模型的动态权重因子： 1 式1中，和分别表示光照强度的上限和下限；表示小麦麦穗RGB图像的光照强度； 将小麦麦穗RGB图像的检测框的置信度更新为； 将小麦麦穗RGB图像的检测结果更新为； 步骤5、RGB-D小麦麦穗融合检测： 步骤5.1、将小麦麦穗RGB图像的检测框和小麦麦穗深度图像的检测框并合为临时检测框；设置临时检测框的置信度； 步骤5.2、根据置信度对中所有的检测框进行降序排序，并将置信度最高的检测框记为； 步骤5.3、计算检测框与其余每个检测框之间交并比，并筛选出交并比超过阈值的所有检测框； 步骤5.4、计算筛选后的检测框的置信度，并将最大置信度所对应的检测框作为最终的融合检测框，并将所对应的置信度共同作为RGB-D小麦麦穗,的融合检测结果。

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