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龙图腾网获悉海南大学三亚研究院;三亚海研光电科技有限公司申请的专利基于Transformer-faster-Rcnn改进的大豆考种系统及方法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：CN120431413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510950125.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于Transformer-faster-Rcnn改进的大豆考种系统及方法是由余乐俊;赵晴;孔晓龙;卢宇韦;周永刚设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer-faster-Rcnn改进的大豆考种系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大豆考种技术领域，尤其涉及一种基于Transformer‑faster‑Rcnn改进的大豆考种系统及方法，系统中以基于Swin‑Transform结构的豆荚识别网络对自然形态成熟状态下的豆荚和茎进行准确识别，通过对抗神经网络结构的豆荚图像修复网络解决豆荚与豆荚之间相互遮挡的问题。通过优化网络结构显著提升了复杂场景下的表型识别效率与准确性；方法中采用结合Focal_Loss损失的识别损失函数，降低易分类样本的损失贡献，使模型更加关注难分类样本，进而有助于解决类别不平衡问题，提升模型的鲁棒性。

本发明授权基于Transformer-faster-Rcnn改进的大豆考种系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer-faster-Rcnn改进的大豆考种系统，其特征在于，包括豆荚识别网络和豆荚图像修复网络；其中， 所述豆荚识别网络包括Swin-Transform结构的主干模块、金字塔结构的颈部模块，以及检测模块；将豆荚图像输入所述主干模块中进行特征提取，得到多种尺度的提取特征；将多种尺度的残差特征输入所述颈部模块中进行多尺度金字塔的特征变换，得到多种尺度的变换特征；将多种尺度的变换特征输入所述检测模块中进行目标识别，得到所述豆荚图像中的茎图像，以及所述豆荚图像中每个豆荚的独立图像； 所述主干模块包括特征拆分块、第一提取块、第二提取块、第三提取块和第四提取块；其中，所述特征拆分块对输入图像进行图像拆分，得到多个非重叠等尺寸的图像块；多个图像块依次经第一提取块、第二提取块、第三提取块和第四提取块进行特征提取；所述第二提取块、所述第三提取块和所述第四提取块的输出特征输入所述颈部模块中； 在所述颈部模块中：将所述第四提取块的输出特征进行上采样操作后，与所述第三提取块的输出特征进行通道拼接，得到拼接特征；将所述拼接特征进行上采样操作后，与所述第二提取块的输出特征进行通道拼接，得到第一变换特征；将所述第一变换特征进行卷积操作压缩特征尺寸后，再与所述拼接特征进行通道拼接，得到第二变换特征；将所述第二变换特征与所述第四提取块的输出特征进行通道拼接后，得到第三变换特征；将三种变换特征输入所述检测模块中进行目标识别； 在所述检测模块中，将多种尺度的变换特征进行整合，将整合后的特征进行RPN操作得到候选的豆荚目标和茎目标；将得到的豆荚目标和茎目标，结合整合后的特征进行ROI对齐，将对齐后的内容进行全连接操作后得到所述茎图像、所述豆荚独立图像以及各自的类别； 所述豆荚图像修复网络对豆荚独立图像进行修复；所述豆荚图像修复网络包括判别器和生成器，所述生成器用于对输入的豆荚独立图像进行修复，所述判别器用于对修复后的豆荚独立图像进行真实性判断。

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