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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于Yolov5s的小麦条锈病菌孢子图像检测方法及系统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：CN117274988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311319722.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于Yolov5s的小麦条锈病菌孢子图像检测方法及系统是由陈鹏;张文杰;雷雨;李劲松;梁栋;黄林生;赵晋陵;钱海明;杨晨;汪展鹏设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Yolov5s的小麦条锈病菌孢子图像检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Yolov5s的小麦条锈病菌孢子显微图像检测方法及系统，该方法包括如下步骤：孢子显微图像的获取；孢子显微图像的预处理；孢子检测网络的构建，该孢子检测网络通过聚类算法重新确定预设锚框，在Backbone模块加入了引入transformer模型的C3TR单元，在Neck模块采用轻量型上采样层；孢子检测网络的训练；通过训练后的孢子检测网络对孢子进行检测计数。本发明能够精准检测孢子显微图像中的孢子，且模型参数量小。

本发明授权基于Yolov5s的小麦条锈病菌孢子图像检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Yolov5s的小麦条锈病菌孢子显微图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于样本集训练预先构建的基于Yolov5s的孢子检测模型，所述训练过程中包括：对样本集中的样本的标注边框基于尺寸大小进行聚类，获得多个类别尺寸的标注边框，基于多个类别尺寸的标注边框的尺寸大小确定Yolov5s模型的预设锚框的尺寸； 基于训练完成的孢子检测模型对待检测显微图像进行孢子检测，获得孢子检测结果，所述孢子检测模型对输入图像的处理过程包括： 1在Backbone模块进行图像特征提取； 2在Neck模块对1中提取的图像特征进行融合； 3在Prediction模块针对2融合后的图像特征进行目标检测，获得条锈病孢子位置； 所述孢子检测模型的所述训练过程中，对样本集中的样本的标注边框基于尺寸大小进行聚类，采用如下步骤：将标注边框作为待聚类目标，获取任意两个待聚类目标之间的距离；对于任一待聚类目标，获取任一待聚类目标与其他目标之间的距离小于第一预设值的个数，记为第一个数；对于当前待聚类目标，获取第一个数大于当前待聚类目标A的第一个数的待聚类目标B，获取当前待聚类目标与所有待聚类目标B之间距离的累加和记为第二数值；基于第一个数与第二数值的乘积的大小确定待聚类目标成为聚类中心的顺序，其中第一个数与第二数值的乘积越大，成为聚类中心的顺序越靠前；基于多个确定的聚类中心，对于余下的待聚类目标C，基于每个待聚类目标C的第一个数的大小从大到小排序，依次确定每个待聚类目标C的所属类簇，针对每个待聚类目标C，将其划分到距离待聚类目标C最近且第一个数大于待聚类目标C的聚类中心所在类簇中。

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