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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利加入注意力机制的YOLOV7神经网络脐橙裂果检测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：CN116503852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310478988.1，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权加入注意力机制的YOLOV7神经网络脐橙裂果检测方法是由王陆辉;邹承明设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本加入注意力机制的YOLOV7神经网络脐橙裂果检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种加入注意力机制的YOLOV7神经网络脐橙裂果检测方法，包括以下步骤：S1、采集脐橙裂果图像，并标注裂果标签，形成脐橙裂果数据集，对数据集进行预处理；S2、对YOLOv7神经网络进行改进，添加卷积注意力机制模块；S3、将标注好的所述数据集按照符合网络要求的格式输入所述改进后的YOLOv7神经网络进行训练并测试结果；S4、将训练好的模型部署到移动端进行脐橙裂果的检测与识别。本发明所构建的脐橙裂果检测网络模型是在YOLOv7网络结构的基础上，嵌入了卷积注意力机制，从而使网络在裂果识别中精度更高，检测速度快，很好解决了当前在脐橙裂果检测中容易出现裂果与脐把和脐肚容易误检的问题。

本发明授权加入注意力机制的YOLOV7神经网络脐橙裂果检测方法在权利要求书中公布了：1.一种加入注意力机制的YOLOV7神经网络脐橙裂果检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集脐橙裂果图像，并标注裂果标签，形成脐橙裂果数据集，对数据集进行预处理； S2、对YOLOv7神经网络进行改进，添加卷积注意力机制模块； S3、将标注好的所述数据集按照符合网络要求的格式输入改进后的YOLOv7神经网络进行训练并测试结果； 在所述步骤S3中，改进后的YOLOv7神经网络结构包括： Input模块：输入3*640*640的三通道彩色图片； backbone模块：用于特征提取，由若干CBS层、E-ELAN层、MPConv层以及CBAM层组成，其中CBS层由卷积层+BN层+激活函数组成，采用ReakyRelu作为激活函数；E-ELAN为高效层聚合网络，能在不破坏原始梯度路径情况下，提升网络的学习能；MPConv卷积层在BCov层的基础上加上最大池化层，构成上下两个分支，最后使用Concat操作对上下分支提取到的特征进行融合，提高网络特征提取能力；CBAM层包括通道注意力模块和空间注意力模块，通道注意力模块使用最大池化和平均池化对featuremap进行压缩，得到两个不同的空间背景描述，使用MLP组成的共享网络对所述两个不同的空间背景描述进行计算得到；空间注意力模块在channel的维度上使用最大池化和平均池化得到两个不同的特征描述，利用concat进行特征融合，并使用卷积操作生成空间注意力模块； Head模块：用于预测，首先使用SPP金字塔结构，使得头部网络适用于多尺寸输入，然后采用聚合特征金字塔网络结构，将底层信息沿着字底向上的路径传递到高层，实现不同层次特征的融合，最后通过REPcon结构对不同尺度的特征进行通道数调整； S4、将训练好的模型部署到移动端进行脐橙裂果的检测与识别。

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