买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种多模态果实感知系统、装置及存储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：CN117095153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202311057126.8，技术领域涉及：G06V10/143；该发明授权一种多模态果实感知系统、装置及存储介质是由陈文骏;饶元;王坦;王玉伟;王丰仪;徐峰;金秀;张雨;柳迎春;张武设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态果实感知系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态果实感知系统、装置及存储介质，属于计算机视觉技术领域。针对现有技术中存在的果实感知模型在弱光环境下感知效果不佳的问题，本发明通过多角度采集果实植株视频流数据，构建多模态果实图像数据集，将多模态视觉数据融合编码器接入目标检测模型的特征提取金字塔结构中得到多模态视觉数据融合骨干网络，再将多模态视觉数据融合骨干网络接入目标检测模型头部后进行训练，得到训练好的果实检测模块，通过果实检测模块对多模态果实图像数据进行预测，最后将预测结果通过果实感知模块进行处理，得到果实位置和类别信息。它可以在真实复杂环境下实现高精度检测，满足边缘轻量化部署和果实高精度感知需求。

本发明授权一种多模态果实感知系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态果实感知系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、果实检测模块和果实感知模块； 所述数据采集模块，多角度采集果实植株视频流数据，构建多模态果实图像数据集； 所述果实检测模块，包括多模态视觉数据融合编码器、多模态视觉数据融合骨干网络和目标检测模型；将多模态视觉数据融合编码器接入目标检测模型的特征提取金字塔结构中得到多模态视觉数据融合骨干网络，再将多模态视觉数据融合骨干网络接入目标检测模型头部后进行训练，得到训练好的果实检测模块，将多模态果实图像数据通过果实检测模块进行预测； 所述果实感知模块，将预测结果通过果实感知模块进行处理，得到果实位置和类别信息； 使用多模态感知设备在不同光照条件下对果实植株进行拍摄，得到可见光图像数据、深度图像数据和近红外图像数据，可见光图像数据、深度图像数据和近红外图像数据构成多模态果实图像数据集； 所述多模态视觉数据融合编码器包括可见光视觉数据特征提取通路、深度和近红外视觉数据特征提取通路、残差聚合网络模块和跨域注意力模块； 跨域注意力模块的计算函数为： 其中，f1表示跨域注意力模块输出的第一特征图，f2表示跨域注意力模块输出的第二特征图，f2h表示第二特征图沿高度方向的拆分，f2w表示第二特征图沿宽度方向的拆分，f3表示跨域注意力模块输出的最终特征图，α和β均表示独立的可学习向量，δ1、δ2、δ3、δ4和δ5均表示独立的卷积计算层，W表示输入跨域注意力模块的特征图的宽度，H表示输入跨域注意力模块的特征图的高度，i表示输入跨域注意力模块的特征图的某一宽度，j表示输入跨域注意力模块的特征图的某一高度，x表示输入跨域注意力模块的特征图的某一个通道，c表示输入跨域注意力模块的特征图的通道数，xc表示输入跨域注意力模块的特征图，h表示输入跨域注意力模块的特征图的某一列，w表示输入跨域注意力模块的特征图的某一行，A、B均表示具有与xc相同维度的全连接映射的学习参数，C、D均表示具有与xcT相同维度的全连接映射的学习参数，T表示对当前位置的特征图进行转置操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市长江西路130号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。