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龙图腾网获悉中国农业科学院农田灌溉研究所申请的专利一种滨海盐碱地向日葵智能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：CN118429814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410685006.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种滨海盐碱地向日葵智能识别方法是由荆锐;赵青青;李东伟;赵辉;李思文;宋威;李呈辉;琚东博;王明印;潘韶春;张辉栋;田波;杜向龙;路跃宾;赵爽设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滨海盐碱地向日葵智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种滨海盐碱地向日葵智能识别方法，涉及农业智能监测技术领域，包括：获取目标区域的待测图像；将所述待测图像输入至构建好的向日葵智能识别模型中，得到识别结果；所述向日葵智能识别模型的构建方法包括：获取在滨海盐碱地田间种植的向日葵区域的无人机采集图像；对所述无人机采集图像进行筛选、标注和数据增强，得到增强数据集；根据所述增强数据集确定训练集和验证集，并将所述训练集和所述验证集输入至改进的YOLOv7tiny网络识别模型中进行训练和验证，得到构建好的所述向日葵智能识别模型。本发明不仅可以在滨海盐碱地中应用，还可以推广至茶菊等菊科植物的精准识别，为优化滨海盐碱地中向日葵的田间管理和产量估测提供有效的数据支持。

本发明授权一种滨海盐碱地向日葵智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种滨海盐碱地向日葵智能识别方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的待测图像； 将所述待测图像输入至构建好的向日葵智能识别模型中，得到识别结果；所述向日葵智能识别模型的构建方法包括： 获取在滨海盐碱地田间种植的向日葵区域的无人机采集图像； 对所述无人机采集图像进行筛选、标注和数据增强，得到增强数据集； 根据所述增强数据集确定训练集和验证集，并将所述训练集和所述验证集输入至改进的YOLOv7tiny网络识别模型中进行训练和验证，得到构建好的所述向日葵智能识别模型； 所述改进的YOLOv7tiny网络识别模型的构建过程包括： 获取原始的YOLOv7tiny模型； 在所述YOLOv7tiny模型中的主干网络中的ELAN结构中，将原有的卷积核大小为3的CBL普通卷积模块替换为可变形卷积DCNv2，将不同层级输出的经过Concat模块进行特征融合后引入SimAM注意力机制，得到改进后的DCNv2-SimAM-ELAN结构； 将所述改进后的DCNv2-SimAM-ELAN结构替换所述YOLOv7tiny模型中的主干网络中的后三个ELAN结构，并在第一个ELAN结构后添加SimAM注意力机制； 将损失函数由CIoU替换为WIoU，以得到所述改进的YOLOv7tiny网络识别模型。

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