四川农业大学许丽佳获国家专利权
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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种复杂背景下多目标果实识别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：CN115294567B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210766987.2，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种复杂背景下多目标果实识别方法是由许丽佳;赵永鹏;王玉超;黄鹏;邹志勇;刘碧;康志亮;伍志军;彭英琦;代建武设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种复杂背景下多目标果实识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种复杂背景下多目标果实识别方法，采用GhostNet作为骨干网络以实现网络轻量化，提出由深度可分离卷积和Mish激活函数组成的DBM模块代替Neck中的CBL模块，进一步减少模型内存占比，并在网络关键位置引入高效通道注意力机制ECA，抑制复杂背景的干扰，同时，采用softDIoU_NMS算法增强对重叠或遮挡果实的识别能力。本发明可精确、快速地识别复杂生长环境下的多目标果实，能应用于采摘机器人中，并优化采摘机器人的机器视觉系统，并能促进农业高质高效发展。
本发明授权一种复杂背景下多目标果实识别方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂背景下多目标果实识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、以YOLOv4网络结构为目标识别基础模型建立轻量级HPL-YOLOv4网络模型，其中，采用轻量级特征提取网络GhostNet作为主干网络； 步骤2、在颈部网络中引入深度可分离卷积和Mish激活函数； 步骤3、在HPL-YOLOv4网络模型中主干网络与Neck的拼接处、上采样和下采样处，分别添加ECA注意力机制； 步骤4、在HPL-YOLOv4网络模型的预测输出部分，引入柔性DIoU_NMS优化预测框的筛选； 步骤5、采集并制作数据集，通过数据集完成HPL-YOLOv4网络模型的训练； 步骤6、采用训练完成的HPL-YOLOv4网络模型即可完成复杂背景下多目标果实的识别。
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