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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利田间复杂光照下的密集叶片检测方法、系统及计算机设备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：CN120374965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510885660.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权田间复杂光照下的密集叶片检测方法、系统及计算机设备是由王崎;万潇阳;王玉祥;董新宇;肖源源;余珮嘉设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本田间复杂光照下的密集叶片检测方法、系统及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供了田间复杂光照下的密集叶片检测方法、系统及计算机设备，属于密集目标检测技术领域。该方法包括：步骤S1、使用无人机空中垂直向下拍摄叶片；步骤S2、采用滑动窗口对采集图像进行分割，筛选合格图像标注作为数据集；步骤S3、构建基于渐进式融合的特征金字塔网络，将分解的多尺度特征图进行多级融合并提取叶片表型特征；步骤S4、利用密集查询细化策略训练网络，通过对叶片个体进行建模，处理重叠叶片的检测框，并优化查询；步骤S5、使用匈牙利匹配算法进行检测框和叶片的匹配，输出最终的检测结果。本发明采用上述方法，在复杂田间光照影响和密集叶片相互遮挡下具有优异的检测性能，为田间自动化密集叶片检测提供了有效方案。

本发明授权田间复杂光照下的密集叶片检测方法、系统及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种田间复杂光照下的密集叶片检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、使用无人机空中垂直向下拍摄叶片； 步骤S2、采用滑动窗口对采集图像进行分割，按照标准筛选合格图像标注作为数据集； 步骤S3、构建基于渐进式融合的特征金字塔网络，将分解的多尺度特征图进行多级融合消除光照影响并提取叶片表型特征； 步骤S4、利用密集查询细化策略训练网络，通过对叶片个体进行建模，处理重叠叶片的检测框，并优化查询； 密集查询细化策略专用于DetectionTransformer类型网络； 在编码器生成初始坐标和查询时，额外使用一个网络分支生成额外查询和坐标； 额外查询和坐标、原始查询和坐标采用与DetectionTransformer类型网络相同的处理流程； 原始查询在解码器中通过非极大值抑制操作消除冗余查询； 额外查询经过排序后，进行TopK匈牙利匹配，原始查询经过非极大值抑制操作后进行匈牙利匹配，其中，TopK匈牙利匹配中实例选择TopK个查询匹配，匈牙利匹配只能选择一个查询匹配，其公式如下所示： ； 其中，表示输出匹配结果，表示匈牙利匹配算法，表示每个实例可以匹配TopK个查询的TopK匈牙利算法，表示非极大值抑制操作，表示原始网络生成的查询，表示密集查询细化策略额外生成的查询，表示按置信度排序操作； 密集查询细化策略采用两个Loss函数进行计算，原始查询使用原始Loss函数，额外查询使用辅助Loss函数，其公式如下所示： ； 其中，表示网络总体Loss值，表示原始Loss函数，表示辅助Loss函数，表示原始查询匹配输出，表示额外查询匹配输出； 步骤S5、使用匈牙利匹配算法进行检测框和叶片的匹配，输出最终的检测结果。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708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”。