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！

龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于图像渲染的果实生长形态辨识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：CN114842347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210580143.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图像渲染的果实生长形态辨识方法是由吕继东;许浩;韩颖;徐黎明;卢文斌;顾玉宛;戎海龙;邹凌;马正华设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像渲染的果实生长形态辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卷积神经网络技术领域，尤其涉及一种基于图像渲染的果实生长形态辨识方法，包括采集果实图像；图像数据增强；构建主干网络，并通过自顶向下和自底向上的双向融合网络对主干网络的网络层进行特征融合，从而对图像进行特征提取；构建RPN网络；使用点的表征来进行图像分割，首先选择少量真值点进行预测；其次，对选中的每个点提取逐点特征表示，最后构建一个MLP预测分类；将测试集图像送入训练好的网络模型后进行前向传播。本发明基于深度学习搭建特征提取网络并基于图像渲染的思想来实现果实生长形态的精确辨识，使得采摘机器人能够自动辨识果实生长形态，为进一步对其选用相应的采摘机制奠定基础。

本发明授权一种基于图像渲染的果实生长形态辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像渲染的果实生长形态辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集果实图像，并对图像进行标注； S2、通过饱和度调整、对比度调整、亮度调整、锐度调整以及清晰度调整对标注后的图像进行数据增强； S3、构建主干网络；并通过自顶向下和自底向上的双向融合网络对主干网络的网络层进行特征融合，从而对图像进行特征提取； 自顶向下是通过上采样的方式将顶层的小特征图依次放大到与主干网络的第3、2、1阶段特征图一样的大小，再通过相加的方法进行融合； 自顶向下包括3个上采样模块调整特征图大小，4个1×1卷积横向连接调整通道数进行特征融合；从主干网络的第3、2、1阶段输出特征图经过横向连接调整通道数，并对SPPF输出的特征图进行上采样，与横向连接输出相同大小的特征图进行加权融合； 自底向上是对特征图进行下采样，随后与自顶向下路径上大小相同的特征图进行融合； 自底向上包括3次下采样和3个特征融合； 同时，在两条融合路径上的每次上采样和下采样操作之后添加注意力机制； S4、构建RPN网络，对图像特征进行感兴趣的区域推荐； S5、使用点的表征来进行图像分割，首先选择少量真值点进行预测； 推理时从分辨率最小的层开始，每次上采样2倍，然后直接选出不确定的N个点，训练时选点的策略主要分为3步，首先从均匀分布中随机选取K*N个点，随后通过插值计算出选中的K*N个点，进行不确定性估计，再从中选择βN个点，最后剩下的（1-β）N个点按照均匀分布的方式选择； 其次，对选中的每个点提取逐点特征表示，最后构建一个MLP预测分类； S6、将测试集图像送入训练好的网络模型后进行前向传播，返回预测框的回归参数、类别概率以及实例掩码，最后保存预测结果。

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常州大学，其通讯地址为：213164 江苏省常州市武进区滆湖中路21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”。