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龙图腾网获悉广西民族大学申请的专利甘蔗茎节实时动态识别定位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：CN116228844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310178352.5，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权甘蔗茎节实时动态识别定位方法是由李尚平;郑创锐;文春明;李凯华;甘伟光;李洋;张超;褚元;唐丹;卞俊析;闫清林;王聪;叶滢敏;陈成设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本甘蔗茎节实时动态识别定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种甘蔗茎节实时动态识别定位方法，包括以下步骤：1采集甘蔗样本；2制作数据集；3选择模型和评价指标；4改进甘蔗茎节识别模型；5甘蔗茎节位置的畸变矫正；6切口位置的选择优化：基于步骤5畸变矫正后的茎节像素位置计算得到切口位置，并对切口位置的选择进行了优化。本发明甘蔗茎节实时动态识别定位方法，通过改进多尺度检测结构，使得模型在检测精度和速度上都有了较大的提升，接着引入Ghost结构达到简化模型的效果。其次，利用多项式函数以及最小二乘法拟合横向畸变比例函数，解决了画面横向畸变的问题，使切种作业更可靠，提高切口精度。最后，设计了切割位置的选择优化算法，提高切口选择的可靠性。

本发明授权甘蔗茎节实时动态识别定位方法在权利要求书中公布了：1.一种甘蔗茎节实时动态识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集甘蔗样本； 2制作数据集：在横向甘蔗切种机上安装摄像头，获取待切种甘蔗茎节的图像数据，对甘蔗茎节数据集以一定比例随机划分出训练集、验证集以及测试集； 3选择模型和评价指标：将步骤2得到的数据集在YOLOv5s网络框架上进行训练和测试，得到原始YOLOv5s模型测试结果；其中，YOLOv5s网络主要包括输入端模块、骨干网络模块、颈部网络模块和预测头模块，预测头模块是对不同类别目标进行概率预测和位置信息预测，其中的P3、P4、P5别对应小、中、大目标的检测；以准确率、召回率、平均精度、模型大小、推理时间为评估指标； 4改进甘蔗茎节识别模型：YOLOv5s在经过FPN+PAN的双向聚合后，对P3、P4、P5层分别提供大、中、小特征通道进行多尺度检测，在检测部分去除大目标检测层的特征数据；并在YOLOv5s网络框架中引入Ghost结构，构建甘蔗茎节识别模型； 5甘蔗茎节位置的畸变矫正：对步骤2摄像头获取的甘蔗图像信息拟合横向畸变比例函数，再进行实时动态检测时，根据该函数得到真实的茎节像素值；然后将处理后的图像信息导入步骤4改进甘蔗茎节识别模型中，获取甘蔗茎节位置信息； 6切口位置的选择优化：基于步骤5获取的甘蔗茎节位置信息计算得到切口位置； 步骤4在YOLOv5s网络框架的骨干网络模块和颈部网络模块中引入Ghost结构； 步骤4Ghost结构包括Ghost卷积模块和Ghost瓶颈模块； Ghost卷积模块包括常规卷积和线性变换两部分，首先通过有限的常规卷积得到一部分特征图，之后利用廉价的线性变换生成更多Ghost特征图，生成的Ghost特征图能够极大的表现常规卷积中包含的冗余特征信息，最后通过恒等映射将两组特征图进行组合； Ghost瓶颈模块包括两个Ghost卷积模块构成的，其中第一个Ghost卷积作为扩展层，用于增加特征维度，扩张通道数；第二个Ghost卷积用于减少通道数使其与直连的特征相匹配，最后经过shortcut连接后输出。

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