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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于深度学习的白酒摘酒方法及其系统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：CN115170881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210850187.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的白酒摘酒方法及其系统是由崔克彬;刘智萍;崔叶微;牛为华;袁和金设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的白酒摘酒方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的白酒摘酒方法，包括以下步骤：S1、模型训练：向轻量型YOLOv5模型中输入酒花图像数据集，学习酒花特征与不同等级酒液之间的关系；S2、图像获取；S3、图像输入：向训练完毕的轻量型YOLOv5模型中输入酒花图像；S4、模型检测：轻量型YOLOv5模型根据输入的酒花图像的酒花特征对酒花图像进行分类并输出分类结果；S5、量质摘酒：将步骤S4的分类结果输入DCS系统中，DCS系统控制阀门将接酒装置流出的酒液分段装入存酒罐中。本发明采用上述基于深度学习的白酒摘酒方法，利用轻量型YOLOv5对获取的酒花图像分析，即可对酒液分级，实现自动化量质摘酒，成本低廉，稳定性高。

本发明授权一种基于深度学习的白酒摘酒方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的白酒摘酒方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、模型训练 向轻量型YOLOv5模型中输入酒花图像数据集，学习酒花特征与不同等级酒液之间的关系； 轻量型YOLOv5模型为以YOLOv5s模型作为初始模型的改进，改进方法包括： 改进锚框：经k-mean聚类的锚框取代默认锚框，用于提高模型检测精度和稳定性； 改进主干网络：ShuffleNetV2网络替换YOLOv5s模型主干网络进行特征提取，用于进行轻量化改进，降低网络参数，减少计算量，提升检测网络的速度与精度； 增加注意力机制：增加CBAM注意力机制，用于提高酒花特征关注度和检测精度； ShuffleNetV2网络的输入通道经分离操作分为两个相等分支，其中一个分支遵循恒等映射，另一个分支通过2个1×1的普通卷积Conv和1个3×3的深度卷积DWConv，然后将两个分支ConCat起来,使用ChannelShuffle启用两个分支之间的信息通道； S2、图像获取 经图像采集装置拍摄由酒甑落入接酒装置形成的酒花，获得酒花图像； S3、图像输入 向训练完毕的轻量型YOLOv5模型中输入步骤S2获得的酒花图像； S4、模型检测 轻量型YOLOv5模型根据输入的酒花图像的酒花特征对酒花图像进行分类并输出分类结果； S5、量质摘酒 将步骤S4的分类结果输入DCS系统中，DCS系统控制阀门将接酒装置流出的酒液分段装入存酒罐中。

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