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龙图腾网获悉福建师范大学协和学院申请的专利一种果实目标及采摘点同步检测方法及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：CN119851266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510222329.0，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种果实目标及采摘点同步检测方法及系统是由黄艺坤;卢宇;陈日清;薛醒思设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种果实目标及采摘点同步检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种果实目标及采摘点同步检测方法及系统，该方法包括：S1、构建图像数据集；S2、构建基于Beer‑YOLO模型的果实姿态及采摘点同步检测模型，Beer‑YOLO模型以YOLOv8为基础模型，采用DBeerBottleNet作为骨干网络，以通过不同层大目标和小目标的特征融合来充分提取不同尺度特征信息，同时将颈部网络中的C2f模块替换为PDConv模块，以实现对局部空间特征和通道特征的高效提取，另外将头部网络中连接颈部网络的C2f模块替换为PS2Conv模块，以捕捉到更多的果部细节特征；通过图像数据集训练模型；S3、将待检测图像输入训练好的模型，得到果实目标及其姿态和采摘点。该方法及系统可以同时准确、高效地检测出条形果实目标及其姿态和采摘点，进而提高果实采摘的效率和准确性。

本发明授权一种果实目标及采摘点同步检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种果实目标及采摘点同步检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待采摘果实的图像，并对图像进行果实目标及关键点标注，进而构建图像数据集； S2、构建基于Beer-YOLO模型的果实姿态及采摘点同步检测模型： 所述Beer-YOLO模型以YOLOv8为基础模型，采用DBeerBottleNet作为骨干网络，DBeerBottleNet由2个摆放方向相反的啤酒瓶网络组成，正向摆放的啤酒瓶网络包括特征尺寸从大到小变化的多个特征提取层，反向摆放的啤酒瓶网络包括特征尺寸从小到大变化的多个特征提取层，且所述正向摆放的啤酒瓶网络和所述反向摆放的啤酒瓶网络的不同特征提取层进行特征融合，以提取不同尺度特征信息； 同时，将颈部网络中的C2f模块替换为PDConv模块，以提取局部空间特征和通道特征；其中，基于并行分支结构，分别由PConv和DConv构成分支并进行特征融合以组成所述PDConv模块；所述PConv为逐点卷积； 另外，将头部网络中连接颈部网络的C2f模块替换为PS2Conv模块，以强化局部特征提取能力；其中，基于串行结构将PConv和ScConv进行组合和跨层特征融合以组成所述PS2Conv模块；所述ScConv为空间卷积； 将图像数据集同时输入到所述正向摆放的啤酒瓶网络和所述反向摆放的啤酒瓶网络中，通过图像数据集对基于Beer-YOLO模型的果实姿态及采摘点同步检测模型进行训练； S3、将待检测图像输入到训练好的所述基于Beer-YOLO模型的果实姿态及采摘点同步检测模型，得到果实目标及其姿态和采摘点；其中，所述待检测图像同时输入到所述正向摆放的啤酒瓶网络和所述反向摆放的啤酒瓶网络中。

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