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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于改进YOLOV7的甘蔗缺苗检测定位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：CN116883718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310679676.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLOV7的甘蔗缺苗检测定位方法是由杨丹彤;李会;黄燕娟;黄世醒;郑丁科;安星宇;郑健林;许行行;胡蜜蜜;陈硕;郑嘉成;刘伟埼设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOV7的甘蔗缺苗检测定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOV7的甘蔗缺苗检测定位方法，该方法是基于改进YOLOV7网络实现甘蔗缺苗点的精准检测和定位，该改进YOLOV7网络是对传统YOLOV7网络的特征提取模块和特征融合模块进行改进；其中，对特征提取模块的改进是：将ELAN模块中进行特征融合前的卷积替换为SAConv，将ELAN模块中最后一层卷积替换为SE注意力机制；对特征融合模块的改进是：将CBS模块中的卷积替换为CoordConv，将PERConv替换为CoordConv。本发明可以有效解决复杂的田间环境带来的干扰，有效解决幼苗大小不一和漏检的情况，检测精度得到提高，推理能力提高，达到实时检测的要求。

本发明授权一种基于改进YOLOV7的甘蔗缺苗检测定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOV7的甘蔗缺苗检测定位方法，其特征在于，该方法是基于改进YOLOV7网络实现甘蔗缺苗点的精准检测和定位，该改进YOLOV7网络是对传统YOLOV7网络的特征提取模块和特征融合模块进行改进；其中，对特征提取模块的改进是：将ELAN模块中进行特征融合前的卷积替换为SAConv，将ELAN模块中最后一层卷积替换为SE注意力机制；对特征融合模块的改进是：将CBS模块中的卷积替换为CoordConv，将PERConv替换为CoordConv； 所述甘蔗缺苗检测定位方法的具体实施包括以下步骤： 步骤一，采集甘蔗地的新植蔗、宿根蔗的幼苗图片，对采集的图片进行预处理，包括对图片进行Resize操作和Mosaic数据增强操作； 步骤二，对预处理后的图片进行数据标注、格式转换和数据划分，最终划分为训练集、验证集和测试集，形成VOC数据集，用于训练、验证以及测试； 步骤三，将训练集的数据送入改进YOLOV7网络进行训练，在训练的同时，通过验证集的数据对网络进行验证评估，经过多次迭代训练和验证，以获取最优网络； 步骤四，对获取的最优网络进行剪枝，以加快网络的推理能力，实现更优的实时检测效果，最终获取更小且推理速度更快的网络； 步骤五，将测试集的数据输入经过剪枝后的网络中，验证网络的性能，并调整网络的超参数，以获取最优推理效果的网络，并将推理的结果呈现在原图上； 步骤六，采用逆透视变换对需要检测的图片进行逆变换，将经过逆透视变换后的图片输送给已经获取最优推理效果的网络中进行检测，对检测到的幼苗进行计算，得到每行甘蔗间各个甘蔗苗的间距并进行比较，找到缺苗的位置。

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