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龙图腾网获悉盐城工学院申请的专利一种密植果园目标采摘行中的火龙果智能检测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：CN115641500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211100245.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种密植果园目标采摘行中的火龙果智能检测识别方法是由南玉龙;仇永涛;李俊驰;董善文;曾勇;卢倩设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种密植果园目标采摘行中的火龙果智能检测识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密植果园目标采摘行中的火龙果智能检测识别方法，包括对深度相机的参数进行设置与采集密植果园中火龙果图像，对图像中目标采摘行火龙果果实目标框进行标注与数据集进行制作，采用MBSF网络训练目标采摘行火龙果检测模型，检验已训练的MBSF模型是否满足目标采摘行火龙果检测精度的要求：若不满足，增加数据集中图像数量与调整MBSF模型参数，重新执行步骤S2和S3；若满足则执行下一步，部署已训练的MBSF模型到火龙果采摘机器人的检测系统，检测识别果园中目标采摘行的火龙果，极大地减少果实采摘机器人执行采摘非目标火龙果而发生故障。

本发明授权一种密植果园目标采摘行中的火龙果智能检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种密植果园目标采摘行中的火龙果智能检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对深度相机的参数进行设置，并采集密植果园中火龙果的图像； S2、对图像中目标采摘行火龙果果实目标框进行标注，同时对数据集进行制作； S3、采用MBSF网络训练目标采摘行火龙果检测模型； S4、检验已训练的MBSF模型是否满足目标采摘行火龙果检测精度的要求，若不满足，增加数据集中图像数量与调整MBSF模型参数，重新执行步骤S2和S3，若满足则执行下一步； S5、部署已训练的MBSF模型到火龙果采摘机器人的检测系统，检测识别果园中目标采摘行的火龙果； 步骤S3中，其中的MBSF网络架构的构建步骤包括以下子步骤： 1将图像尺寸统一缩放为640×640×3； 2缩放后的图像进行CBL层计算获得特征图C1，其中CBL是由卷积层、批归一化层与LeakyReLU串联组成； 3特征图C1连续3次进行MBlock层计算，依次获得特征图C2～C4，其中MBlock层是MobilenetV3的Blocknet； 4特征图C4依次进行MBlock层与空间金字塔网络计算，获得特征图C5； 5特征图C3～C5输入融合SEnet注意力机制的特征金字塔网络，进一步获得增强特征图； 6增强特征图输入Anchor-free检测器进行预测火龙果的类别与位置；并输出火龙果检测结果。

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