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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利雾滴沉积检测方法、装置、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：CN117197567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311167149.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权雾滴沉积检测方法、装置、系统是由薛秀云;梁馨琪;纪艺杭;王天宇;刘嘉焯;林炜鹏;李震;吕石磊;孙道宗;宋淑然设计研发完成，并于2023-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本雾滴沉积检测方法、装置、系统在说明书摘要公布了：本公开提供一种雾滴沉积检测方法、装置、系统，包括：获得待检测的目标雾滴沉积图像，基于预先训练的雾滴分类模型对目标雾滴沉积图像中的粘连雾滴和非粘连雾滴进行分类处理，得到目标粘连雾滴图像和目标非粘连雾滴图像，雾滴分类模型是基于样本雾滴沉积图像对第一基础网络模型进行训练得到的，第一基础网络模型包括第一主干网络，训练得到雾滴分类模型包括第一冻结阶段和第一解冻阶段，在第一冻结阶段，第一主干网络的网络参数不发生改变，在第一解冻阶段，第一主干网络的网络参数发生改变，对目标粘连雾滴图像和目标非粘连雾滴图像进行分析，得到分析结果，分析结果包括目标雾滴沉积图像的雾滴覆盖率和或雾滴沉积参数，以提高检测的准确性。

本发明授权雾滴沉积检测方法、装置、系统在权利要求书中公布了：1.一种雾滴沉积检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获得待检测的目标雾滴沉积图像； 基于预先训练的雾滴分类模型对所述目标雾滴沉积图像中的粘连雾滴和非粘连雾滴进行分类处理，得到目标粘连雾滴图像和目标非粘连雾滴图像，其中，所述雾滴分类模型是基于样本雾滴沉积图像对第一基础网络模型进行训练得到的，所述第一基础网络模型包括第一主干网络，训练得到所述雾滴分类模型包括第一冻结阶段和第一解冻阶段，在所述第一冻结阶段，所述第一主干网络的网络参数不发生改变，在所述第一解冻阶段，所述第一主干网络的网络参数发生改变； 对所述目标粘连雾滴图像和所述目标非粘连雾滴图像进行分析，得到分析结果，其中，所述分析结果包括所述目标雾滴沉积图像的雾滴覆盖率和或雾滴沉积参数； 其中，所述对所述目标粘连雾滴图像和所述目标非粘连雾滴图像进行分析，得到分析结果，包括： 对所述目标粘连雾滴图像进行非粘连化分割处理，得到目标分割后图像； 对所述目标分割后图像和所述目标非粘连雾滴图像进行合并处理，得到合并后图像； 对所述合并后图像进行参数计算处理，得到所述分析结果； 其中，所述对所述目标粘连雾滴图像进行非粘连化分割处理，得到目标分割后图像，包括： 基于预先训练的凹点检测模型识别得到所述目标粘连雾滴图像中的目标凹点，其中，所述凹点检测模型是基于样本粘连雾滴图像对第二基础网络模型进行训练得到的，所述第二基础网络模型包括第二主干网络，训练得到所述凹点检测模型包括第二冻结阶段和第二解冻阶段，在所述第二冻结阶段，所述第二主干网络的网络参数不发生改变，在所述第二解冻阶段，所述第二主干网络的网络参数发生改变； 基于对所述目标凹点的连接操作对所述目标粘连雾滴图像进行分割，得到所述目标分割后图像。

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