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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川農(nóng)業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型、系統(tǒng)及角果計(jì)數(shù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120182608B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510655388.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型、系統(tǒng)及角果計(jì)數(shù)方法是由周蓓;劉家君;劉潔;吳俊杰;張熙科;危疆樹(shù);胡笛;彭麟慧;艾焱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型、系統(tǒng)及角果計(jì)數(shù)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的交叉領(lǐng)域，涉及一種油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型、系統(tǒng)及角果計(jì)數(shù)方法，油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型，包括編碼層和解碼層，所述編碼層包括分組采樣模塊和主干特征提取模塊；所述解碼層包括插值模塊和局部特征變換模塊；油菜角果分割系統(tǒng)，包圖像采集模塊、三維重建模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型，而后角果計(jì)數(shù)模塊。本發(fā)明油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型與自動(dòng)計(jì)數(shù)方法在油菜分割任務(wù)中優(yōu)于多種先進(jìn)模型，精度高，模型參數(shù)僅為5.72M，在精度與參數(shù)量之間實(shí)現(xiàn)了優(yōu)異平衡，展現(xiàn)出良好的實(shí)用前景，所述模型在植物表型研究中具有廣闊應(yīng)用潛力，尤其適用于油菜器官的精準(zhǔn)分割。

本發(fā)明授權(quán)一種油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型、系統(tǒng)及角果計(jì)數(shù)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種油菜角果分割網(wǎng)絡(luò)模型，用于通過(guò)旋轉(zhuǎn)平臺(tái)和多視角拍攝獲取油菜植株的連續(xù)圖像，其特征在于，包括編碼層和解碼層，其中： 所述編碼層包括分組采樣模塊和主干特征提取模塊； 所述解碼層包括插值模塊和局部特征變換模塊； 所述主干特征提取模塊通過(guò)以下結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)多尺度特征提取： a.反瓶頸KAN卷積，包含兩個(gè)并行分支，左側(cè)分支依次執(zhí)行SiLU激活和K×K卷積，右側(cè)分支依次執(zhí)行1×1卷積擴(kuò)展通道數(shù)、高斯核徑向基函數(shù)變換及1×1卷積恢復(fù)通道數(shù)；所述左側(cè)分支的K×K卷積層后添加批量歸一化與GELU激活；所述右側(cè)分支的輸出通過(guò)殘差連接與左側(cè)分支相加，以加速模型收斂； b.GLFN特征調(diào)制塊，由全局-局部空間注意力模塊與部分卷積前饋網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，通過(guò)歸一化中間連接處理，用于融合局部細(xì)節(jié)和全局上下文信息； 所述全局-局部空間注意力模塊將輸入特征均勻拆分為兩部分，分別通過(guò)全局空間注意力模塊和局部空間注意力模塊處理，最終合并輸出； 所述部分卷積前饋網(wǎng)絡(luò)通過(guò)3×3卷積編碼局部上下文信息，并與原始特征拼接后經(jīng)1×1卷積融合； 所述通過(guò)歸一化中間連接處理基于對(duì)比學(xué)習(xí)的ContraNorm歸一化模塊，通過(guò)約束特征分布抑制噪聲并緩解維度坍縮。

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