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！

龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种作业环境关键要素识别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：CN119851021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411919279.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种作业环境关键要素识别方法是由周志艳;管宪鲁;万欢;姜锐;欧媛珍;罗锡文设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种作业环境关键要素识别方法在说明书摘要公布了：一种作业环境关键要素识别方法，包括：S1、对作业环境场景影像进行采集并筛选，以构建作业环境影像数据集；S2、对所述S1中构建的作业环境影像数据集进行预处理，生成训练集、验证集和测试集；S3、构建作业环境场景识别模型，对原始的DeepLabV3+模型进行改进，构建为P‑Net模型；S4、使用所述S2中生成的训练集和验证集对所述S3中构建的P‑Net模型进行模型训练；S5、使用所述S2中生成的测试集，对所述P‑Net模型进行测试评估。

本发明授权一种作业环境关键要素识别方法在权利要求书中公布了：1.一种作业环境关键要素识别方法，其特征在于，包括： S1、对作业环境场景影像进行采集并筛选，以构建作业环境影像数据集； S2、对所述S1中构建的作业环境影像数据集进行预处理，生成训练集、验证集和测试集； S3、采用特征提取网络MobileNetV2、选择性关注机制α模块和轻量特征提取机制β模块改进DeeplabV3+模型，构建作业环境场景识别模型P-Net； S4、使用所述S2中生成的训练集和验证集对所述S3中构建的P-Net模型进行模型训练； S5、使用所述S2中生成的测试集，对所述P-Net模型进行测试评估和模型优化； 其中β模块的计算方式如下： 式中，h和w分别表示特征图的空间位置索引，Cout表示输出通道数，Cin是输入的通道数，Yh,w,cout是β模块的输出特征图，Xh+r·i,w+r·j,c是输入特征图X中经过空洞卷积调整位置后的元素，其中r为空洞率，i和j是卷积核的空间索引，Wdwi,j,c是深度卷积核，大小为K×K，并且对于每个输入通道c都有一个独立的卷积核，Wpwc,cout是逐点卷积的卷积核，大小为1×1×Cin×Cout； 选择性关注机制α模块通过对输入特征图进行处理来为每个通道分配一个权重，H、W、C分别表示特征图的高、宽、通道数； 首先，对每个通道进行全局平均池化，得到一个C维的向量；接着，通过一维卷积操作Conv1D·对池化后的特征向量进行处理，生成一个通道向量；然后，使用Sigmoid激活函数σ·对卷积结果进行归一化，得到最终的通道权重；最后，权重被逐通道地应用到原始输入特征图X上，得到加权后的特征图X'，从而有选择性地增强重要通道的特征并抑制不重要的通道信息； 式中，Xijc表示输入特征图X在位置i，j和通道c处的值，⊙表示逐通道乘法，将权重作用到输入特征图对应通道上。

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华南农业大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区五山路483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。