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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种侵入性酿酒酵母检测方法、装置以及存储介质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：CN114881951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210446609.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种侵入性酿酒酵母检测方法、装置以及存储介质是由李恭新;李帅;刘飞;栾小丽设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种侵入性酿酒酵母检测方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种侵入性酿酒酵母的检测方法、装置以及存储介质，包括利用图像采集器采集多张酵母图像，利用标注软件对所述多张酵母图像中酵母细胞的位置与大小进行标注，得到训练数据集，利用特征提取网络模型GhostNet提取所述训练数据集中酵母图像的特征信息，得到特征图像训练集，利用FPN特征金字塔网络对所述特征图像训练集加强特征提取，得到加强特征图像训练集，利用所述加强特征图像训练集对YOLOv3模型训练，得到训练结束的酵母检测模型。实现了特征提取网络参数总数和计算复杂度的降低，在保证识别精度的同时，提高算法的识别速度；有利于提取出更好的图像特征值，有效的降低了现有技术中存在漏检、误检问题，提高了检测准确率。

本发明授权一种侵入性酿酒酵母检测方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种侵入性酿酒酵母检测方法，其特征在于，包括： 基于YOLOv3网络构建侵入性酿酒酵母检测模型，所述酵母检测模型包括：特征提取网络GhostNet、FPN特征金字塔网络、预测网络； 利用图像采集器采集多张酵母图像； 利用标注软件对所述多张酵母图像中酵母细胞的位置与大小进行标注，得到标注图像数据集； 利用特征提取网络模型GhostNet提取所述标注图像数据集中酵母图像的特征信息，得到特征图像训练集；所述特征提取网络模型GhostNet的第一卷积层为扩张卷积； 利用FPN特征金字塔网络对所述特征图像训练集加强特征提取，得到加强特征图像训练集；所述FPN特征金字塔网络包括常规卷积和深度可分离卷积；所述深度可分离卷积由逐通道卷积和逐点卷积两个部分构成； 利用预测网络对所述加强特征图像进行预测，得到酵母预测图像； 对酵母检测模型进行训练，直至所述酵母预测图像与所述标注图像之间的损失函数收敛，得到训练结束的酵母检测模型； 利用所述酵母检测模型检测待检测酵母图像，输出待检测图像中酵母的位置与大小。

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