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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉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：CN115496979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211120206.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法是由吕继东;牛亮亮;徐黎明;邹凌;韩颖;戎海龙;许浩;卢文斌;孙晓琴;王凌云;杨洋设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法，包括采集果园幼果数据图像，对图像中的目标检测框进行调整；通过标注的数据集进行格式转换，对转换后的数据集进行裁剪预处理；构建幼果生长姿态特征提取模型，并采用Bi‑FPN网络对特征提取模型的浅层特征图与高层特征图进行深度融合；采用姿态预测层对融合处理后的特征图进行姿态框回归，并对目标区域进行提取；通过训练数据集对模型进行训练，保存姿态框的坐标，计算幼果生长姿态角度。本发明在实现智能套袋的机械化、自动化以及智能化以及保证幼果的适时高效率套袋、降低套袋作业费用等方面提供有效的解决方案。

本发明授权一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多重特征融合的果园幼果生长姿态视觉辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集果园幼果数据图像，对图像中的目标检测框进行调整，并对图像进行增强和标注； 步骤二、通过标注的数据集进行格式转换，对转换后的数据集进行裁剪预处理； 步骤三、构建幼果生长姿态特征提取模型，并采用Bi-FPN网络对特征提取模型的浅层特征图与高层特征图进行深度融合； 特征提取模型包括依次连接的Focus模块、第一CBL模块、特征提取模块P2、第二CBL模块、特征提取模块P3、第三CBL模块、特征提取模块P4、第四CBL模块和特征提取模块P5；其中，特征提取模块P2由2个BottleneckCSP模块和CA注意力机制模块组成，特征提取模块P3、P4由8个BottleneckCSP模块和CA注意力机制模块组成，特征提取模块P5由SPP模块、2个BottleneckCSP模块和CA注意力机制模块组成； 利用CA注意力机制模块的Coordinate信息嵌入对输入的特征图沿水平和垂直两个方向进行全局池化，获取水平与垂直两个方向的特征图； 在CoordinateAttention生成转换中将两个特征图拼接在一起，通过卷积变换得到特征图F 1，进行归一化得到特征图f； 将特征图f沿水平与垂直分解为f w ∈R Cr×W 和f h ∈R Cr×H，r为缩减率，分别对f w 和f h 进行1×1的卷积得到特征图F w 和F h ，使用sigmoid激活函数，分别得到特征图在两个空间方向的注意力权重g w 和g h ； 将原始特征图与在水平和垂直方向上的注意力权重相乘，将水平和垂直两个方向的注意力同时应用于输入的特征； 步骤四、采用姿态预测层对融合处理后的特征图进行姿态框回归，并对目标区域进行提取； 步骤五、通过训练数据集对模型进行训练，保存姿态框的坐标，计算幼果生长姿态角度。

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