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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于改进长鼻浣熊优化算法的果实计数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：CN119580243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411730601.8，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于改进长鼻浣熊优化算法的果实计数方法及系统是由吕石磊;陈毅聪;李震;高鹏;刘雪雅;薛秀云;陈洁瑜;陈萌辉设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进长鼻浣熊优化算法的果实计数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进长鼻浣熊优化算法的果实计数成像方法及系统，该方法包括：获取训练图像，构建训练集；以YOLOv7‑tiny模型为基础，对ELAN‑T模块中的第一支路和第二支路分别添加CBAM注意力机制模块，构建目标检测模型；对目标检测模型进行训练，以WIoUv3为损失函数，结合混沌函数和长鼻浣熊优化算法对目标检测模型进行超参数优化，得到最终目标检测模型；结合最终目标检测模型和目标跟踪算法对待测视频进行处理，完成跟踪计数任务。该系统包括：图像获取模块、模型构建模块、训练优化模块和跟踪计数模块。通过使用本发明，能够实时对果实进行产量计数。本发明可广泛应用于目标计数领域。

本发明授权一种基于改进长鼻浣熊优化算法的果实计数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进长鼻浣熊优化算法的果实计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取图像并构建训练集； 基于YOLOv7-tiny基础框架，引入CBAM注意力机制模块，构建目标检测模型； 基于所述训练集对所述目标检测模型进行训练，以WIoUv3为损失函数，结合混沌函数和长鼻浣熊优化算法对所述目标检测模型进行超参数优化，得到最终目标检测模型； 结合所述最终目标检测模型和目标跟踪算法对待测视频进行处理，完成跟踪计数任务； WIoUv3损失函数的公式表示如下： 其中，x和y代表预测框中心点的位置，xgt和ygt代表标定框的中心点的位置，Wg和Hg代表标定框的宽与高，为目标检测任务中预测框与真实框的重叠程度，为单调聚焦系数； 所述结合混沌函数和长鼻浣熊优化算法对所述目标检测模型进行超参数优化这一步骤，其具体包括： 设置相关参数； 基于混沌映射函数生成混沌序列，并对所述相关参数进行初始化； 利用个体进行全局搜索和局部搜索，并进行位置更新； 选取当前迭代中的最优解与历史最优解进行对比，并根据对比结果确定历史最优解； 判断到达到终止条件，根据所述历史最优解固定最优超参数，得到最终目标检测模型； 在搜索过程中，还包括： 通过下述公式扩大搜索范围： 其中S为最优解的长鼻浣熊，θ与ω服从正态分布，σu与σv分别表示θ与ω正态分布的方差，参数β为[0,2]的随机数。

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