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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种结合检测网络和点回归的葡萄图像采摘点位置单阶段定位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：CN117115660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311239981.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合检测网络和点回归的葡萄图像采摘点位置单阶段定位方法是由张寒苏;苌浩宇;张盛羽;陈旭;占子朝;李海东;芦奇宝;李士昌;沈瓒骏;侯芷萌设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合检测网络和点回归的葡萄图像采摘点位置单阶段定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合检测网络和点回归的葡萄图像采摘点位置单阶段定位方法，与现有技术相比解决了难以定位出葡萄图像中茎位置的缺陷。本发明包括以下步骤：葡萄图像的获取及预处理；葡萄采摘点定位模型的构建；葡萄采摘点定位模型的训练；待定位葡萄图像的获取；葡萄图像采摘点位置的定位。本发明使用了具有点回归的检测网络来检测葡萄茎并同时确定采摘点，获得了良好而准确的采摘点定位，其简单性、可部署性和可操作性远远优于两阶段方法，为葡萄果实采摘提供了实用可靠的技术支撑。

本发明授权一种结合检测网络和点回归的葡萄图像采摘点位置单阶段定位方法在权利要求书中公布了：1.一种结合检测网络和点回归的葡萄图像采摘点位置单阶段定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 11葡萄图像的获取及预处理：获取园内葡萄图像并进行预处理； 12葡萄采摘点定位模型的构建：基于YOLOv5s与点回归相结合构建葡萄采摘点定位模型； 所述葡萄采摘点定位模型的构建包括以下步骤： 121设定葡萄采摘点定位模型包括分为主干模块、颈部模块和头部模块； 122设定主干模块为CSPDarknet53； 123设定颈部模块包括特征金字塔网络FPN和像素聚合网络PAN，FPN结合低特征图和高特征图来传达深度语义信息，PAN使特征图包含图像语义和位置信息； 124设定头部模块包括为三点头部结构，其中的非最大抑制用于消除冗余边界框并保留最相关的边界框进行目标检测，三点头部结构提供了三个不同的尺度来检测不同大小的对象，分别为20×20、40×40和80×80，具有12维向量的头部输出标签包括置信度、分类、边界框和三个点；附加点使检测器输出候选采摘点； 13葡萄采摘点定位模型的训练：将预处理后的葡萄图像输入葡萄采摘点定位模型进行训练；所述葡萄采摘点定位模型的训练包括以下步骤： 131设定葡萄采摘点定位模型的损失函数由三部分组成：边界盒损失、分类损失和置信度损失； 132主干模块获取葡萄图像，提取葡萄图像的多尺度特征； 133颈部模块融合葡萄图像的多尺度特征，定位出语义和位置信息； 134头部模块针对葡萄图像的语义和位置信息，输出标签，定位出候选采摘点； 14待定位葡萄图像的获取：获取待定位葡萄图像并进行预处理； 15葡萄图像采摘点位置的定位：将预处理后的待定位葡萄图像输入训练后的葡萄采摘点定位模型，获得葡萄图像采摘点位置。

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