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龙图腾网获悉中科技术物理苏州研究院;云遥动力科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于深度学习神经网络的稻穗穗粒识别方法及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：CN121353926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511917162.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习神经网络的稻穗穗粒识别方法及系统是由李瀚;徐恒一设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习神经网络的稻穗穗粒识别方法及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神经网络的稻穗穗粒识别方法及系统，首先通过对稻穗图像进行精确的掩码标注和系统性预处理，增强输入数据质量；其次，在MaskR‑CNN模型中引入自注意力机制，有效捕捉特征图中任意位置之间的长距离依赖关系，强化模型对稻穗整体结构的理解能力，尤其提升了对被遮挡或形态不完整稻穗的识别效果；进一步地，融合多点回归策略，根据不同IoU阈值动态分配回归权重，综合利用多个高质量候选框的回归结果进行精细化修正，显著提高了稻穗定位的准确性和鲁棒性。由此，本发明能够有效应对田间复杂环境带来的干扰，在保证高召回率的同时降低误检与漏检，实现了更精准、稳定的稻穗自动统计，为后续农业决策提供可靠的数据支持。

本发明授权一种基于深度学习神经网络的稻穗穗粒识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习神经网络的稻穗穗粒识别方法，其特征在于，包括： S1：获取稻穗图像作为数据集，使用标注软件对稻穗图像进行掩码标注并生成annotation文件，其中标注范围界定为单个稻穗为一个独立的标注对象，掩码跟随单个稻穗的完整轮廓，从其基部开始，向上延伸至穗尖； S2：对所述稻穗图像进行预处理，将图像尺寸调整为统一像素，在原始RGB图像上应用双边滤波，然后将稻穗图像转换为灰度图后进行二值处理和形态学开运算，以去除细小噪声和背景； S3：将预处理后的稻穗图像输入MaskR-CNN模型，采用自注意力机制捕捉长距离依赖关系，计算特征图中任意两个位置之间的关系，通过Query和Key的点积计算注意力权重矩阵，并对所述注意力权重进行softmax归一化，得到注意力矩阵并与值矩阵V相乘生成新的特征表示； S4：在所述MaskR-CNN模型中融合多点回归策略，选择0.6作为候选框提取网络RPN的置信度阈值，对RoIAlign提取的特征图经全卷积层处理后，计算每个特征点对应的回归参数以及其贡献权重，对于IoU0.7的回归头使用二值权重预测策略计算回归权重，对于IoU≧0.5的回归头使用类别概率分数作为回归参与权重； S5：基于所述多点回归策略的结果完成稻穗统计和可视化，通过计算预测框与真实框的交并比IoU评估检测质量，然后判断检测精度，并通过ROC曲线进行概率性评估。

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