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龙图腾网获悉新疆农业大学申请的专利一种苹果分级评估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：CN119649106B 。

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：202411698458.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种苹果分级评估方法是由张婧婧;韩博;张靓靓;李勇伟;赵新苗;鲁子翱设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种苹果分级评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种创新型苹果分级评估方法，涉及苹果分级评估技术领域，具体包括以下步骤S1：针对苹果果梗检测任务，提出网络爬虫和人工采集方式采集高质量图像；S2：针对果梗检测及果体辅助定位，提出FDNet轻量级果梗检测算法；S3：针对苹果特征提取，提出MBFilter和DPC‑AKNN两种算法结构；S4、针对苹果分级模型，采用GBDT算法。本发明，将计算机视觉技术与目前主流的模型压缩技术结合提出了一种高精度的轻量级果梗检测算法FDNet‑p，并通过大量实验证明其优越性能。在苹果分级流程中，初步运用FDNet‑p算法筛选出未携带果梗的苹果，并提出辅助定位的思想，防止提前或滞后触发摄像头采集操作，其次采用图像处理技术提取苹果果色、果型、果径等特征，最终采用GBDT算法完成苹果的智能分级模型设计，实现苹果的智能分级。

本发明授权一种苹果分级评估方法在权利要求书中公布了：1.一种苹果分级评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：针对苹果果梗检测任务，提出网络爬虫和人工采集方式采集高质量图像，并构建了一套用于果梗检测任务的数据集，使用X-AnyLabeling2.3.0标注工具对果梗数据进行人工标注，构建果梗检测数据集； S2：针对果梗检测及果体辅助定位，提出FDNet轻量级果梗检测算法，使用FasterNet并结合SPPF模块作为特征提取网络，采用多尺度的结构重参数化特征融合络，增强模型感知能力，采用基于LAMP分数的模型压缩策略，实现极致轻量检测算法； S3：针对苹果特征提取，提出MBFilter算法结构，确保苹果细节的清晰，同时采用预处理算法，将果体与背景进行精确的分割，采用DPC-AKNN算法用于苹果分割，采用AdaptiveKNN进行自适应的计算局部密度，动态处理不同密度和形状的苹果图像； S4、针对苹果分级模型，采用图像处理的方法分别提取苹果的着色比、果径和果形三个重要特征，进行等级标定并构建出苹果分级数据集，同时采用GBDT算法实现苹果分级模型； 所述步骤S3中，MBFilter算法的计算公式为： ； ； 其中分别表示中值滤波和双边滤波，分别表示空间域和颜色域的高斯函数，是归一化因子，表示像素p的邻域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆农业大学，其通讯地址为：830000 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市沙依巴克区农大东路311号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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