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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于改进YOLOv5网络的串番茄成熟度的检测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：CN116030456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310027586.X，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于改进YOLOv5网络的串番茄成熟度的检测方法是由刘鹏;袁小龙;张建海;赵安然;李东齐;胡龙皓;宋楚轩设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv5网络的串番茄成熟度的检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv5网络的串番茄成熟度的检测方法，包括步骤：构建串番茄数据集和单个小番茄数据集；基于改进YOLOv5网络对数据集进行训练，得到权重模型配置；构建串番茄检测模型DetectTomato，其识别出待检测图像中的串番茄检测目标，将串番茄检测目标图像及其位置信息分别存储在文件夹中；构建成熟度检测模型DetectMaturity，计算得出串番茄成熟度，输出成熟度最高且达到预设成熟度标准值的串番茄检测目标图像对应的位置，确定采摘目标，在每次成熟度检测后都清空文件夹。本发明能够实现对串番茄的精确识别，并进行进一步的成熟度检测，确定可采摘目标，提高了串番茄成熟度检测和采摘准确度。

本发明授权基于改进YOLOv5网络的串番茄成熟度的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5网络的串番茄成熟度的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建串番茄数据集和单个小番茄数据集，所述单个小番茄数据集由串番茄中各个生长时期的单个小番茄的图像组成； 步骤2：基于改进YOLOv5网络分别对串番茄数据集和单个小番茄数据集进行训练，得到相应的权重模型配置，改进YOLOv5网络是将YOLOv5网络模型的backbone层的卷积层替换为GhostConv，head层输出头的Detect替换为ASFF自适应特征融合层； 步骤3：基于改进YOLOv5网络，在detect程序中引入目标位置截取存储机制，构建串番茄检测模型DetectTomato； 步骤4：串番茄检测模型DetectTomato调用串番茄数据集的权重模型配置，识别出待检测图像中的串番茄检测目标，获得识别出的所有串番茄检测目标的图像及其位置信息，并将串番茄检测目标图像及其位置信息分别存储至exp文件夹和label文件夹中； 步骤5：基于改进YOLOv5网络，在detect程序中引入统计函数以及目标位置输出机制，构建成熟度检测模型DetectMaturity； 步骤6：成熟度检测模型DetectMaturity调用单个小番茄数据集的权重模型配置，遍历存储在exp文件夹中的所有串番茄检测目标图像，识别出每一幅串番茄检测目标图像中的单个小番茄，调用统计函数统计出同一幅串番茄检测目标图像中分别处于完熟期、半熟期、绿熟期的小番茄个数，将完熟期小番茄个数除以小番茄总数，计算得出串番茄成熟度，输出成熟度最高且达到预设成熟度标准值的串番茄检测目标图像对应label文件夹中的位置，从而确定采摘目标，在每完成一幅串番茄检测目标图像的成熟度检测后，都调用os库对label文件夹和exp文件夹进行清空处理。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市前进大街2699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”。

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