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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利一种田间麦穗计数方法、系统、计算机设备及介质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：CN120510523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511007074.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种田间麦穗计数方法、系统、计算机设备及介质是由王亚洲;涂红灵;邓明森;王崎;喻曦;安冯竞设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种田间麦穗计数方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种田间麦穗计数方法、系统、计算机设备及介质，属于农业信息化与智能检测技术领域。该方法通过获取麦穗图像并构建数据集，利用MobileNetV3骨干网络提取不同层级的四个特征图；然后对特征图进行处理并融合生成全局特征图；接着通过自适应通道注意力机制模块、特征金字塔模块和特征融合注意力机制模块进一步优化特征图，提取全局特征；最后将全局特征图输入到计数头模块，预测麦穗数量结果，并通过损失函数计算预测值与真实值的偏差，重复训练直至偏差稳定并达到最小值，保存最优模型权重参数。本发明采用上述的一种田间麦穗计数方法、系统、计算机设备及介质，能够有效提升麦穗计数的精度和鲁棒性，同时降低计算复杂度。

本发明授权一种田间麦穗计数方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种田间麦穗计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取麦穗图像，同步记录每幅图像中麦穗的真实数量作为标签，并构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S2、利用MobileNetV3骨干网络对训练集中的输入图像提取不同层级的四个特征图、、和； 步骤S3、对特征图、、和进行处理，得到处理后的特征图、、和，再将特征图、、和逐元素相加，生成全局特征图； 步骤S4、将全局特征图与特征图、、和组成四组二输入，送入至对应的四组自适应通道注意力机制模块中，获得特征图、、和； 步骤S5、将特征图、、和输入至标准的特征金字塔模块中，得到四个不同尺度的特征图、、和； 步骤S6、将特征图、、和输入至特征融合注意力机制模块中，通过特征融合，提取全局特征图； 步骤S7、将全局特征图输入到计数头模块，预测出麦穗数量结果； 步骤S8、将预测的麦穗数量与真实麦穗数量进行损失函数计算； 步骤S9、重复训练过程直至预测麦穗数量与真实麦穗数量之间的偏差趋于稳定并达到最小值，保存此时对应的模型权重参数； 步骤S10、当完成一轮训练，记为1个epoch，每完成10个epoch时，使用当前权重参数对验证集数据进行预测，并使用平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE进行性能评估； 步骤S11、当达到预设的迭代次数后，选取性能最优的网络参数作为最终模型，并加载该参数对麦穗图像进行数量预测； 步骤S3中，对特征图、、和进行处理，得到处理后的特征图、、和，再将特征图、、和逐元素相加，生成全局特征图，具体操作如下： 步骤S31、特征图经过一个卷积核线性变换改变通道数量，变换为特征图；特征图先经过一个卷积核，再经过一个双线性插值对其进行上采样，生成特征图；特征图先经过一个卷积核改变通道数量，再经过一个双线性插值进行上采样处理，得到特征图；特征图只经过一个双线性插值进行上采样，获得特征图，具体表达式如下： ； 其中，表示卷积核，表示双线性插值； S32、将特征图、、和逐元素相加，融合多尺度特征信息，生成全局特征图，具体表达式如下： ； 其中，表示逐元素相加； 步骤S6中，将特征图、、和输入至特征融合注意力机制模块中，通过特征融合，提取全局特征图，具体操作如下： 步骤S61、将特征图、分为一组，特征图和分为一组，对每组输入的两个特征图进行逐元素相加操作，得到两组中间特征图与，具体表达式如下： ； 步骤S62、将得到的特征图与依次进行卷积操作、批量归一化操作、激活函数操作、卷积操作和批量归一化操作，生成特征图和，具体表达式如下： ； 其中，表示批量归一化，表示激活函数； 步骤S63、将特征图与逐元素相加，经过一个Sigmoid激活函数处理得到权重图，具体表达式如下： ； 其中，表示激活函数； 步骤S64、将权重图与特征图逐元素相乘，权重图与特征图逐元素相乘，再将两个结果逐元素相加得到全局特征图，具体表达式如下： ； 其中，表示逐元素相乘。

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