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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利针对道路运输车中机收切段式蔗段含杂率的检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：CN118470709B 。

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：202410660401.3，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权针对道路运输车中机收切段式蔗段含杂率的检测方法是由杨丹彤;郑嘉成;黄燕娟;黄世醒;郑丁科;胡蜜蜜;陈硕;刘伟埼设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对道路运输车中机收切段式蔗段含杂率的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对道路运输车中机收切段式蔗段含杂率的检测方法，获取蔗段图像数据进行预处理得到大小统一的蔗段局部放大图像，将蔗段局部放大图像进行数据增强后得到增强数据集；将增强数据集输入到已训练好的改进YOLOV8网络中，识别运输车内的蔗段并且计数，得出运输车内的蔗段数量；根据得到的蔗段数量求出蔗段重量，计算运输车的蔗段含杂率。本发明解决在运输车上蔗段计数不准确和蔗段的杂质难以检测的问题，提升检测蔗段精准度，解决蔗段堆积和重叠以及目标小，漏检测问题，在实现高精度下也保证实时性的要求。

本发明授权针对道路运输车中机收切段式蔗段含杂率的检测方法在权利要求书中公布了：1.针对道路运输车中机收切段式蔗段含杂率的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取蔗段图像数据进行预处理得到大小统一的蔗段局部放大图像，将蔗段局部放大图像进行数据增强后得到增强数据集； 2将增强数据集输入到已训练好的改进YOLOV8网络中，识别运输车内的蔗段并且计数，得出运输车内的蔗段数量；其中，该改进YOLOV8网络的具体改进包括：将原来的CSPDarkNet53主干网络替换为convnextv2主干网络，用于提高网络在检测蔗段大小不一时的检测精度以及网络区分蔗段、蔗根和蔗梢的识别精度，同时在该convnextv2主干网络末端添加TripletAttention注意力机制，用于提高网络面对蔗段重叠和交叉时的检测精度，并将原来的检测头替换成EfficientHead轻量化检测头，用于降低网络检测时间； 所述改进YOLOV8网络包括Backbone、Neck和Head三个部分；Backbone作为提取特征网络，其作用就是提取图像中的信息，供后面的网络使用；该改进YOLOV8网络将原来Backbone的CSPDarkNet53主干网络替换为convnextv2主干网络，该convnextv2主干网络专门为自监督学习而设计，通过设计一个全新的全局响应归一化层来增强特征识别，该convnextv2主干网络能捕获通道特征来提高网络在检测蔗段大小不一时的检测精度以及网络区分蔗段、蔗根和蔗梢的识别精度；同时，该convnextv2主干网络末端添加TripletAttention注意力机制，该TripletAttention注意力机制是利用三支结构来捕获输入数据之间的跨维度交互，从而计算出注意力权重，它能够构建输入通道或空间位置之间的相互依赖性来提高网络面对蔗段重叠和交叉时的检测精度；Neck放在Backbone和Head之间，采用了PANet结构，该结构利用Backbone提取的特征，起着特征融合的作用；Head是利用前面提取的特征，做出识别，在此部分将原来的Head替换成EfficientHead轻量化检测头，用于减少网络参数和计算复杂度，从而降低网络检测时间； 3根据得到的蔗段数量求出蔗段重量，计算运输车的蔗段含杂率。

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