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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种农作物果实采摘的果实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：CN115439731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211106382.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种农作物果实采摘的果实识别定位方法是由谢明山;张松;邓艳芳;贾伟设计研发完成，并于2022-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物果实采摘的果实识别定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农作物果实采摘的果实识别定位方法。本发明引入Ghostnet轻量化模块，得到GN‑YOLOv5s模型，由深度可分离卷积代替原始卷积层提取特征,减少网络计算量；再次,为进一步精简模型大小,在BN层引入关于缩放系数的正则化项进行稀疏训练,筛选出缩放因子γ为0‑0.005的通道,做出剪枝处理得到GS‑YOLOv5s模型；最后,为使剪枝后的模型保持较高的检测精度,采用知识蒸馏方法,以教师网络辅助剪枝后的模型微调得到PD‑yolov5s，降低硬件成本,同时在低算力平台便于部署。本发明能够降低网络复杂度，提升检测效率，使其能够部署到算力较小的嵌入式平台，并获得农作物密集果实的定位信息，为采摘机器人后续的动作规划奠定基础的有益效果。

本发明授权一种农作物果实采摘的果实识别定位方法在权利要求书中公布了：1.一种农作物果实采摘的果实识别定位方法，其特征在于：包括有以下步骤： 步骤一、对农作物果实进行图像采集，建立果实数据集； 步骤二、将原始YOLOv5s模型中的C3_x结构替换为Ghostnet模块，得到GN-YOLOv5s模型； 步骤三、将步骤二中得到的GN-YOLOv5s模型进行稀疏训练，得到GS-YOLOv5s模型，且稀疏训练首先以BN层的缩放因子γ作为评价通道重要性指标； 步骤四、设置剪枝率，将步骤三得到的GS-YOLOv5s模型中γ值为0-0.005的通道进行剪枝，移除被剪枝的通道的输入输出，然后对剪枝后的模型权重进行调整，最后调整剪枝率训练并重复这个过程，得到GP-YOLOv5s模型； 步骤五、将原始YOLOv5s模型作为教师模型，将步骤四得到的GP-YOLOv5s模型作为学生模型，通过原始YOLOv5s模型的完整输出，让步骤四得到的GP-YOLOv5s模型掌握原始YOLOv5s模型的推理方式，步骤四得到的GP-YOLOv5s模型的分类损失函数如式4所示,坐标框损失函数如式5所示，最终蒸馏总体损失函数如式6所示； 其中，式4中为步骤四得到的GP-YOLOv5s模型模型对应的目标、类别概率、坐标框,为各自的真实值,fobj、fclass、fbb分别为目标、分类以及坐标框的损失函数； 其中，式5中为目标损失,为蒸馏损失,λD为权重系数,为教师模型预测目标； 其中，式6中:对应原始分类损失,为蒸馏分类损失,λD为权重系数,为更新后的教师模型预测目标，得到PD-YOLOv5s模型； 步骤六、相机标定：将双目相机水平固定，确保标定板在相机视野内，不断的改变标定板的位置和姿态，采集40-50组标定图片，选择不同角度的14-20组图片，使用MATLAB标定工具箱进行标定，得到双目相机参数； 步骤七、完成步骤六的相机标定后，利用步骤五中得到的PD-YOLOv5s模型输入双目相机，使双目相机的左右摄像头分别识别出的农作物果实检测框，将农作物检测框中心点作为目标点，记为P点，左相机的在像素坐标系下目标点P的坐标XL,YL，记为PLXL,YL；右相机的在像素坐标系下目标点P的坐标XR,YR，记为PRXR,YR； 步骤八、将步骤七中得到农作物果实目标点P的二维坐标使用SGBM立体匹配算法对双目相机左右摄像头获取的图片逐行进行匹配；步骤七中得到的P点在左右相机的投影平面上的像素坐标分别为PLXL,YL和PRXR,YR，两相机的图像平面在同一水平面上，步骤七中得到的P点的坐标中Y＝YL＝YR，由三角关系可以得到如式9所示： 其中：f为相机焦距，b为左右相机光心距离，XC,YC,ZC为世界坐标系下点P的坐标； 将步骤七中得到的P点的视差XL-XR记为d，以左相机的坐标系作为世界坐标系，利用视差值，计算得到P点在左相机坐标系下的坐标，如式10所示为： 其中：b为左右相机光心距离,d为P点的视差，XL为左相机中目标点P在像素坐标系下的横坐标，Y为左相机与右相机中目标点P在像素坐标系下的纵坐标； 根据式10计算得到的坐标Xc,Yc，Zc即为步骤七中得到的P点的三维坐标。

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