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龙图腾网获悉李昂耕申请的专利基于YOLOv4的蘑菇裂纹检测分级系统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：CN115294056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202210928332.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于YOLOv4的蘑菇裂纹检测分级系统是由李昂耕;陈艳红设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv4的蘑菇裂纹检测分级系统在说明书摘要公布了：一种基于YOLOv4的蘑菇裂纹检测分级系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据训练模块、分级模块；所述分级模块是安装在PC机内的应用软件；蘑菇裂纹检测分级的过程包括五个步骤。本发明基于人工智能技术，应用中在各单元共同作用下，终端用户将需要分级的蘑菇放在安装了相应应用单元的PC机等的摄像头下，摄像头采集数据后，通过分级模块能自动对蘑菇进行分级，可具体得出检测的蘑菇等级，由于不再需要人为目视检测，减少了分级成本以及对蘑菇的损伤，且提升了对蘑菇分级的效率和分级质量，节省了人工成本，为蘑菇产业良性发展起到了有效助力。

本发明授权基于YOLOv4的蘑菇裂纹检测分级系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv4的蘑菇裂纹检测分级系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、数据训练模块、分级模块；所述分级模块是安装在PC机内的应用软件；蘑菇裂纹检测分级的过程如下，步骤1：通过数据采集模块采集经摄像头获得的不同位置、不同形状的蘑菇图像，将采集到的数据集通过数据预处理模块将数据集的70％用作训练模型算法的训练数据，其余的30％用作验证和测试模型算法检测的效果，经数据预处理模块将训练集图像复制成A、B、C、D四份相同的图像集，测试集不用复制；然后对A图像集每张图片分别进行旋转、翻转、剪裁，对B图像集每张图片分别进行亮度变换、对比度变换以及颜色变换；步骤2：经数据预处理模块，对C图像集进行MG_Crack变换，之后将变换后的A、B、C图像集与未变换的D图像集进行混合，组成新的训练数据集；MG_Crack图像变换的具体步骤是，首先，先筛选出真实框面积大于0.3并且真实框数量大于等于3的图片，并从这些图片中不放回的随机抽取三张，在原始蘑菇裂纹数据集中不放回的随机抽取一张，一共四张图片，然后将抽取的三张图片以对角线交点为圆心做圆、随机生成分割点、并分割成四部分，并选取一张图片的四个部分中平均真实框面积最大的那一个部分，三张图共选出三个部分，最后将这三个部分图片与第四张图片分割好的四个相应部分的某一个拼接合成一张图片备用；步骤3：通过数据训练模块将步骤2获得的新训练数据集输入到骨干网络CSPDarknet53中，然后将提取到的分级的蘑菇特征输入到PAN和SPP网络中进行特征融合，之后将特征输入到YOLOv3网络中进行蘑菇裂纹的检测识别；步骤4通过数据测试模块将测试集输入到模型中，最后根据模型在测试集上识别的效果来调整相应参数使其达到最佳性能、达到最佳性能后就可交给用户使用；步骤5：通过分级模块，终端用户经摄像头将需要分级的蘑菇图像数据进行采集，并输入到CSPDarknet53网络中进行特征的提取、将提取到的特征再输入到PAN和SPP网络中进行特征融合、将融合后的特征输入到YOLOv3网络中进行识别，将识别后的蘑菇裂纹的坐标信息输进公式中，得出每个蘑菇定量的分级信息，并将所有蘑菇的分级数值从小到大排列划分等级，终端用户就可得到检测的蘑菇质量。

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李昂耕，其通讯地址为：330000 江西省南昌市江西农业大学北区；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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