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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种密集小目标自动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：CN117011844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311130015.5，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种密集小目标自动计数方法及系统是由谢家兴;陈诗云;李君;华佳俊;谌文;吕振东;陈绍楠;孙道宗;邹明杰设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种密集小目标自动计数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密集小目标自动计数方法，包括：获取待计数果实的图像；将图像输入至目标检测模型，得到果实位置信息和置信度信息；将果实位置信息和置信度信息输入至目标跟踪模型得到果实目标跟踪结果；基于果实目标跟踪结果确定图像的计数结果。以及一种密集小目标自动计数系统，包括依次顺序连接的：数据获取模块、信息获取模块、目标跟踪模块和结果输出模块。实现了在保障精准高效的基础上实现果实自动化计数，解决了现有技术缺乏准确高效的自动化果实计数的问题。

本发明授权一种密集小目标自动计数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种密集小目标自动计数方法，其特征在于，包括： 获取待计数果实的图像； 将所述图像输入至目标检测模型，得到果实位置信息和置信度信息； 将所述果实位置信息和所述置信度信息输入至目标跟踪模型得到果实目标跟踪结果； 所述得到果实目标跟踪结果，具体包括： 为每个所述检测到的果实赋予一个ID和一个跟踪状态；所述跟踪状态包括：不确定状态、确定状态和删除状态； 管理跟踪状态时，通过相机运动补偿描述相邻帧之间的差别，使用卡尔曼滤波预测所有确定状态果实在当前帧中的位置，当一个跟踪状态匹配到新的一帧中的果实后，结合当前帧的果实位置更新该跟踪状态中卡尔曼滤波的参数； 保留所有置信度得分大于0.1的目标框，并将所述目标框分为高分目标和低分目标两类，根据目标跟踪轨迹和目标框两阶段式的数据关联策略确定加入计数任务的果实，得到计数果实的跟踪结果； 所述目标跟踪模型根据所述跟踪结果进行果实计数，实现果实自动计数； 所述数据关联策略，具体包括： 将置信度大于0.5的高分目标果实，与确定状态的果实进行匹配，每个待匹配跟踪状态使用卡尔曼滤波预测后的框的位置为bboxt，每个待匹配目标框的位置为bboxd，计算所述高分目标果实与所述确定状态的果实之间的目标距离distt,d： distt,d＝1-IoUbboxt,bboxd*scored 其中，IoU表示两个框之间的交并比，scored代表待匹配检测框的得分； 当目标距离小于设定阈值时，确定两者匹配成功，否则匹配失败； 第一次匹配后，得到三类数据：已经匹配的跟踪计数目标和检测目标、没有匹配的跟踪计数目标和没有匹配的检测目标； 将第一次匹配后的没有匹配的检测目标与不确定状态的跟踪计数目标进行第二次匹配，目标距离的计算公式与distt,d相同； 将第二次匹配后没有匹配的跟踪计数目标标记为删除状态，将第二次匹配后没有匹配的检测目标标记为不确定状态的跟踪计数目标； 将置信度在0.1至0.5之间的低分目标果实，与第一次匹配后没有匹配的跟踪计数目标进行第三次匹配，第三次匹配的目标距离的计算公式为： distt,d'＝1-IoUbboxt,bboxd 当目标距离大于0.5则第三次匹配失败，查找匹配失败后没有匹配的跟踪计数目标的上一次出现的帧，若消失的时间大于预设保留帧时间，则认为该果实已从当前视频或图像中消失，将其状态设置为删除状态，不再对该果实进行匹配，反之则进行保留； 基于所述果实目标跟踪结果确定所述图像的计数结果。

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