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！

龙图腾网恭喜吉林农业大学申请的专利种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率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：CN119339087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411873814.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法是由于合龙;凌溪;陈静;赵丹;陈振洋;钱成设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法在说明书摘要公布了：种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法，属于图像识别技术领域，解决了现有的YOLOv8‑seg对小目标的种子发芽进行分割的结果精确度较低的问题。种子发芽图像输入VT‑YOLOv8‑seg进行特征提取，对种子发芽图像进行分割；在VT‑YOLOv8‑seg的Backbone中，种子发芽图像输入多联级的降级卷积层进行特征提取后，再输入动态蛇卷积特征提取模块进行降维，输出降维后的种子发芽特征图；降维后的种子发芽特征图输入降级卷积层进行特征提取后，再依次输入特征提取模块、多联级的卷积层和特征提取模块进行特征提取后，再输入特征优化池化层进行池化，输出池化后的种子发芽特征图。

本发明授权种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法在权利要求书中公布了：1.种子发芽分割方法，其特征在于，具体为：种子发芽图像依次输入VT-YOLOv8-seg的Backbone、Neck和Head进行特征提取，对种子发芽图像进行分割；在VT-YOLOv8-seg的Backbone中，种子发芽图像输入多联级的降级卷积层进行特征提取后，再输入动态蛇卷积特征提取模块进行降维，输出降维后的种子发芽特征图；降维后的种子发芽特征图输入降级卷积层进行特征提取后，再依次输入特征提取模块、多联级的卷积层和特征提取模块进行特征提取后，再输入特征优化池化层进行池化，输出池化后的种子发芽特征图；所述的特征优化池化层，具体为：图像经过卷积层后，输入自适应池化进行多尺度的特征提取，再输入多头注意力机制进行捕捉全局上下文信息后，输出特征图，特征图依次输入多头注意力机制和空间金字塔池化，输出融合后的特征图；所述的特征图依次输入多头注意力机制和空间金字塔池化，输出融合后的特征图，具体为：特征图分为两路，一路特征图输入多联级的最大池化，且每次经过最大池化后的特征图均再次分为两路，一路经过多联级的最大池化的特征图与另一路经过最大池化的特征图、另一路特征图进行连接后，输入卷积层进行融合，输出融合后的特征图。

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农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市新城大街2888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”。