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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种多生育期小麦倒伏面积提取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：CN117152234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202311119430.0，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种多生育期小麦倒伏面积提取方法是由陈鹏;庞春晖;章军;夏懿;王兵;张东彦;黄林生;梁栋设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多生育期小麦倒伏面积提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多生育期小麦倒伏面积提取方法，包括：进行数据采集；进行图像预处理；进行数据扩增；对数据扩增后的图像进行筛选，剔除不存在倒伏的图像，在剔除后以4：1的比例将图像随机划分为训练集和验证集；对Mask2Former网络模型进行改进，将训练集输入改进的Mask2Former网络模型进行训练，筛选得到最优分割模型；将待检测的小麦图像输入最优分割模型中，计算出小麦倒伏的实际面积。本发明收集不同生育阶段的小麦倒伏数据，应用数据增强来模拟田间复杂自然环境，以提高模型的鲁棒性与泛化性。引入层级交互特征金字塔网络HI‑FPN改进了Mask2Former网络模型，实现了多尺度特征的提取与融合，提高倒伏区域分割的准确性，对小麦倒伏面积进行精确计算。

本发明授权一种多生育期小麦倒伏面积提取方法在权利要求书中公布了：1.一种多生育期小麦倒伏面积提取方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1进行数据采集：使用无人机在不同的时间点收集小麦不同生长时期的倒伏信息，分别包括灌浆期、早熟期和晚熟期； 2进行图像预处理：对无人机采集的图片依次进行图像拼接、图像标注和分块裁切，得到预处理后的图像； 3进行数据扩增：对预处理后的图像进行几何变换、噪声添加、图像滤波和亮度对比度调整，得到数据扩增后的图像； 4数据集构建：对数据扩增后的图像进行筛选，剔除不存在倒伏的图像，在剔除后以4：1的比例将图像随机划分为训练集和验证集； 5对Mask2Former网络模型进行改进，得到改进的Mask2Former网络模型，将训练集输入改进的Mask2Former网络模型进行训练，在训练的过程中将平均交并比和平均精度均值作为评价指标进行筛选得到最优分割模型； 6进行小麦倒伏面积计算，得到小麦倒伏的实际面积：将待检测的小麦图像输入最优分割模型中，最优分割模型提取出倒伏区域，统计倒伏区域的像素个数，根据像素与实际面积之间的映射关系计算出小麦倒伏的实际面积； 在步骤5中，所述对Mask2Former网络模型进行改进，得到改进的Mask2Former网络模型具体是指：通过层级交互特征金字塔网络HI-FPN来改进Mask2Former网络模型，将层级交互特征金字塔网络HI-FPN与Mask2Former网络模型融合；层级交互特征金字塔网络HI-FPN由4个融合精炼模块FRM组成，融合精炼模块FRM的第0层对应主干网络提取的特征，从下到上分别对应高、中、低分辨率；融合精炼模块FRM的第1层对特征进行初始处理，使用卷积层、批量化归一层和ReLU层使第0层的三个分辨率的特征图拥有相同的通道数，为后续交互提供基础；融合精炼模块FRM的第2层是交互层，允许不同尺度的特征图进行交互，低分辨率特征通过最近邻插值进行上采样，高分辨率特征通过平均池化进行下采样，然后将低分辨率上采样和高分辨率下采样得到的两种特征图与中分辨率特征进行逐元素相加，实现融合；同时，中分辨率特征也进行上采样和下采样，并分别与高、低分辨率特征进行逐元素相加，得到融合精炼的三个尺度特征图；融合精炼模块FRM的第3层，将三个尺度特征图交互融合，得到进一步融合细化的中尺度特征图；最后，融合精炼模块FRM的第4层将中等尺度特征图与中等尺度特征图的标识映射进行逐元素相加，采用残差学习策略，确保其他尺度的特征仅作为补充。

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