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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利一种基于定向框的麦穗目标检测与计数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：CN116740576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310923739.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于定向框的麦穗目标检测与计数方法是由于俊伟;陈威威;于锦龙;夏雨荷;张自豪;史卫亚;樊超设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于定向框的麦穗目标检测与计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于基于定向框的麦穗目标检测与计数方法，包括以下步骤：步骤S100，使用roLabelImg标注工具对麦穗图像进行定向框标注；步骤S200，改进RotatedFasterRCNN目标检测网络的骨干网络、颈网络以及非极大值抑制算法，获得鲁棒性更好的旋转目标检测模型；步骤S300，对改进后的基于定向框的RotatedFasterRCNN目标检测网络模型进行训练；步骤S400，利用训练完成的基于定向框的RotatedFasterRCNN目标检测网络模型对测试集中的麦穗图像进行检测，并获得用旋转框标记的麦穗检测结果图像且在图像左上方显示模型对该图像中麦穗目标数量的统计。本方法能够有效提高麦穗目标检测精度，且适用于田野环境，鲁棒性较好。此外，相较于基于水平框的目标检测方法，基于定向框的麦穗目标检测方法能够有效减少麦穗互相遮挡以及目标框中背景较多等问题对最终检测效果的影响。

本发明授权一种基于定向框的麦穗目标检测与计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于定向框的麦穗目标检测与计数方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤S100，使用roLabelImg标注工具对麦穗图像进行定向框标注； 步骤S200，改进RotatedFasterRCNN目标检测网络，包括：采用ResNeXt网络作为骨干网络进行特征提取；改进颈网络，使用双通道特征融合网络PANet对不同尺度的相邻特征图融合，以及利用空洞卷积模块ASPP生成最后一层特征图，并利用平衡特征金字塔BFP模块减少相邻特征图融合导致的语义信息流失；使用Soft-NMS算法改进非极大值抑制过程，以获得鲁棒性更好的旋转目标检测模型； 步骤S300，对改进后的基于定向框的RotatedFasterRCNN目标检测网络模型进行训练； 步骤S400，利用训练完成的基于定向框的RotatedFasterRCNN目标检测网络模型对测试集中的麦穗图像进行检测，并获得用旋转框标记的麦穗检测结果图像且在图像左上方显示模型对该图像中麦穗目标数量的统计； 所述步骤S200包括：以ResNeXt网络作为骨干网络，用于对麦穗图像的特征提取；通过改进颈网络实现多尺度特征融合，包括采用路径聚合网络PANet进行双向特征融合及ASPP模块增强感受野；在颈网络中使用双通道特征融合网络PANet对不同尺度的相邻特征图融合，利用空洞卷积模块生成最后一层特征图，提高模型对多尺度目标的检测能力，利用BFP模块减少相邻特征图融合导致语义信息的流失；使用区域生成网络RPN在特征图上生成目标建议框，经Soft-NMS算法处理后的特征图进入ROIPooling层；通过ROIPooling层对特征矩阵进行缩放，接着使用全连接层对特征矩阵展平处理；最后构建检测头分别对目标进行分类和位置回归并统计图像中麦穗数量。

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