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龙图腾网获悉大连大学;觅视科技(大连)有限公司申请的专利空-频蒸馏与可变形大核卷积嵌入的YOLOv8樱桃果实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：CN120496056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510350946.9，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权空-频蒸馏与可变形大核卷积嵌入的YOLOv8樱桃果实检测方法是由宋传鸣;毕祥;王建军;汪祖民设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本空-频蒸馏与可变形大核卷积嵌入的YOLOv8樱桃果实检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了空‑频蒸馏与可变形大核卷积嵌入的YOLOv8樱桃果实检测方法。首先，在YOLOv8的骨干网络中引进空间‑频率特征蒸馏模块，并在空间特征蒸馏块与频率特征蒸馏块之间增加跳跃连接，能够削弱冗余低效的空间‑频率特征并增强关键特征的表征能力；其次，采用空间‑频率特征蒸馏模块替换YOLOv8骨干网络中P2～P4尺度的C2f模块，抑制精细尺度下的遮挡重叠及噪声影响，提升复杂场景下的果实检测精度及稳健性；最后，提出一种基于可变形大核卷积的特征提取模块，并用其替换YOLOv8骨干网络中P5尺度的C2f模块，提升网络模型对不同尺度、不同形状的樱桃果实的特征表征能力。实验结果验证了本发明的有效性。

本发明授权空-频蒸馏与可变形大核卷积嵌入的YOLOv8樱桃果实检测方法在权利要求书中公布了：1.空-频蒸馏与可变形大核卷积嵌入的YOLOv8樱桃果实检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立并初始化用于樱桃果实检测的网络Ncherry，所述用于樱桃果实检测的网络Ncherry包括：1个特征感知子网络Nfeature，1个多尺度特征融合子网络Nfusion以及1个目标检测头子网络Ndetect； 步骤2：输入多尺度樱桃目标检测的训练集图像以及人工已标注的标签集Clabel，对深度卷积神经网络Ncherry进行训练，令训练集共有NtestImg幅图像，并令迭代次数iter←1、计数器ind←1，获取已完成训练的深度卷积神经网络； 步骤3：输入待处理的樱桃目标检测图像I，采用已完成训练的深度卷积神经网络Ncherry检测图像I中的果实目标； 所述步骤1包括以下步骤： 步骤1.1：建立并初始化特征感知子网络Nfeature；所述特征感知子网络Nfeature包括：5个卷积模块，3个空间-频率特征蒸馏模块，1个基于可变形大核卷积的特征提取模块1个快速空间金字塔池化SPPF模块所述卷积模块分别为所述空间-频率特征蒸馏模块分别为 步骤1.2：建立并初始化多尺度特征融合子网络Nfusion；所述多尺度特征融合子网络Nfusion包括：4个C2f模块以及2个卷积模块；所述C2f模块分别为：所述卷积模块分别为 步骤1.3：建立并初始化目标检测头子网络Ndetect；所述目标检测头子网络Ndetect包括：3个YOLOv8的检测头模块；所述YOLOv8的检测头模块分别为 所述包括：1组大小为3×3、步长为2、填充模式为1的64个卷积核，1层BatchNorm2d批量归一化层，1层SiLU激活函数层；包括：1组大小为3×3、步长为2、填充模式为1的128个卷积核，1层BatchNorm2d批量归一化层，1层SiLU激活函数层；包括：1组大小为3×3、步长为2、填充模式为1的256个卷积核，1层BatchNorm2d批量归一化层，1层SiLU激活函数层；包括：1组大小为3×3、步长为2、填充模式为1的512个卷积核，1层BatchNorm2d批量归一化层，1层SiLU激活函数层；包括：1组大小为3×3、步长为2、填充模式为1的1024个卷积核，1层BatchNorm2d批量归一化层，1层SiLU激活函数层； 所述包括：2组由128个1×1卷积核组成的卷积块，1层Split操作1个颈部蒸馏模块以及1层连接操作 包括：2组由256个1×1卷积核组成的卷积块，，1层Split操作1个颈部蒸馏模块以及1层连接操作 包括：2组由512个1×1卷积核组成的卷积块，1层Split操作1个颈部蒸馏模块以及1层连接操作 所述2组由128个1×1卷积核组成的卷积块分别为和所述2组由256个1×1卷积核组成的卷积块分别为和所述2组由512个1×1卷积核组成的卷积块分别为 所述包括：2组由1024个1×1卷积核组成的卷积块，1层Split操作1个颈部可变形大核卷积模块以及1层连接操作所述2组由1024个1×1卷积核组成的卷积块分别为和 所述包括：1组由64个3×3卷积核组成的卷积块1组由128个1×1卷积核组成的卷积块1个空间特征蒸馏块1个频率特征蒸馏块以及2组由64个1×1卷积核组成的卷积块；所述2组由64个1×1卷积核组成的卷积块分别为和 所述包括：1组由128个3×3卷积核组成的卷积块1组由256个1×1卷积核组成的卷积块1个空间特征蒸馏块1个频率特征蒸馏块以及2组由128个1×1卷积核组成的卷积块；所述2组由128个1×1卷积核组成的卷积块分别为以及 所述包括：1组由256个3×3卷积核组成的卷积块1组由512个1×1卷积核组成的卷积块1个空间特征蒸馏块1个频率特征蒸馏块2组由256个1×1卷积核组成的卷积块；所述2组由256个1×1卷积核组成的卷积块分别为 所述包括：1组由512个3×3卷积核组成的卷积块1层BatchNorm2d批量归一化层1层Dropout层1层ReLU激活函数层1组由512个1×1卷积核组成的卷积块1组由512个大小为5×5的可变形卷积核组成的卷积块1组由512个大小为7×7的可变形卷积核组成的卷积块

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