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龙图腾网获悉福建农林大学申请的专利基于多光谱漫反射与边缘计算的液体菌种发酵监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：CN117173699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311113428.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于多光谱漫反射与边缘计算的液体菌种发酵监测方法是由武礼宾;叶大鹏;翁海勇;孙淑静;金文松;林铃;吴晨皓设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多光谱漫反射与边缘计算的液体菌种发酵监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于多光谱漫反射与边缘计算的液体菌种发酵监测方法，包括以下步骤：步骤1：获取液体菌种发酵过程的关键生物参数的特征光谱信息；步骤2：根据发酵过程的特征光谱波段信息，研发多光谱漫反射成像系统；步骤3：构建可融合多光谱数据处理的轻量化的目标检测深度学习模型，便于进行嵌入式机器视觉部署；步骤4：使用级联定标法，使所述视觉模型可识别定位到发酵视窗位置，再在感兴趣区域内进行关键目标检测和分析；步骤5：将上述的深度学习视觉模型部署于智能边缘计算设备，实时对发酵过程图谱信息进行处理。应用本技术方案可实现嵌入式机器视觉在发酵工业现场的应用。

本发明授权基于多光谱漫反射与边缘计算的液体菌种发酵监测方法在权利要求书中公布了：1.基于多光谱漫反射与边缘计算的液体菌种发酵监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取液体菌种发酵过程的关键生物参数的特征光谱信息； 步骤2：基于所获取的发酵过程的特征光谱波段信息，研发多光谱漫反射成像系统； 步骤3：构建可融合多光谱数据处理的轻量化的目标检测深度学习视觉模型LSYOLONano，使其适用于嵌入式机器视觉的应用； 步骤4：使用级联定标法，使所述视觉模型可识别定位到发酵视窗位置，再在感兴趣区域内进行关键目标检测和分析； 步骤5：将所述的深度学习视觉模型部署于边缘计算设备，实时对发酵过程进行原位监测； 所述步骤3的轻量化改进具体为：模型结构轻量化和主要功能定制化；轻量化是通过更改主干网络、更换优化算法和后处理算法；功能定制化是通过更改注意力机制及级联定标法来实现；轻量化和定制化改进的具体实现方法有：1）更改主干网络，YOLOv5的骨干网络是CSPDarknet53或ResNet，为了减小计算量，使用轻量级ShuffleNet网络来替代；2）更改优化算法为Lion；3）优化损失函数；4）采用Soft-NMS非极大值抑制算法，提高模型的检出率； 所述步骤3融合多光谱数据处理具体为：多光谱信息融合采用位于中期的特征融合策略，即将不同的模态数据先转化为高维特征表达，于模型的中间层进行融合；通过采用CAMFF算法进行共模及差模特征提取，将LSYOLONano的主干特征提取网络复制成两路特征提取网络分别进行FX波段区域和FY波段区域图像的特征提取；然后使用融合组件分别对三层多尺度特征信号进行融合，得到融合后的三层特征输出送至Neck层，进行一系列卷积、上采样、下采样和concat拼接处理，得到最终的可融合多光谱数据的轻量级LSYOLONano模型； 所述的步骤4的级联定标法具体为，首先使模型可识别定位到视窗位置，分割感兴趣的区域，再在感兴趣区域内进行关键目标检测和分析。

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