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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别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：CN116958643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310663606.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别方法是由肖荣波;罗树华;王鹏;黄飞;钟俊宏设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及植物智能识别技术领域，尤其涉及一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别方法。该方法包括以下步骤：在城市街道中采集气传花粉致敏植物的视频数据，构建气传花粉致敏植物图像数据集；使用LabelImg软件将所述气传花粉致敏植物图像数据集内图像中气传花粉致敏植物的类别进行标注并自动生成.xml文件；对YOLOv8模型进行训练并优化，将训练后的最佳权重文件保存并得到YOLO气传花粉致敏植物智慧识别模型；输入待测视频数据或者待测图片，对视频数据进行检测并输出相应的目标检测结果。本发明的方法用于识别城市街道的花粉致敏植物，为城市社区布局、绿化树种选择和群落配置提供参考，具有识别精度高的特点。

本发明授权一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO网络的气传花粉致敏植物智慧识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在城市街道中采集气传花粉致敏植物的视频数据，按帧数截取每个视频中的图像形成图片序列，以此构建气传花粉致敏植物图像数据集； S2、使用LabelImg软件将所述气传花粉致敏植物图像数据集内图像中气传花粉致敏植物的类别进行标注并自动生成.xml文件； S3、利用S2中的图像数据集对YOLOv8模型进行训练并优化，将训练后的最佳权重文件保存并得到YOLO气传花粉致敏植物智慧识别模型； S4、在YOLO气传花粉致敏植物智慧识别模型中输入待测视频数据或者待测图片，对视频数据进行检测并输出相应的目标检测结果； 所述YOLOv8模型的骨干网络为Darknet53结构，所述Darknet53结构包括相互衔接的Backbone模块、Neck模块和Head模块； 所述Backbone模块用于对输入的图像进行特征提取转化为多层特征图，所述Neck模块用于对所述Backbone模块输出的特征图进行融合，所述Head模块用于耦合所述Neck模块的特征图输出； 所述Backbone模块和Neck模块均包括C2F单元，所述C2F单元用于对特征图进行处理输出为一维的特征向量，计算公式为： 其中，X为输入的特征图，textConv表示卷积操作，textFC表示全连接操作； 所述步骤S3中，对所述Head模块的耦合后的特征图采用FCOS算法进行预测，预测计算公式为： 其中，Fi,j是特征图上i,j位置的像素点特征向量，textConvx表示通过卷积操作预测的边界框的中心点的x坐标；textConvy表示通过卷积操作预测的边界框的中心点的y坐标；textConvw表示通过卷积操作预测的边界框的宽度；textConvh表示通过卷积操作预测的边界框的高度； 像素点预测分类的计算公式如下： 其中，Pi,jc表示像素点属于每个类别的概率，textConv表示卷积操作。

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