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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于多模态数据融合的目标检测方法以及基于目标检测模型的在体果实采摘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：CN115376125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211173171.5，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于多模态数据融合的目标检测方法以及基于目标检测模型的在体果实采摘方法是由饶元;束雅丽;罗庆;金秀;江朝晖;张武;张筱丹设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的目标检测方法以及基于目标检测模型的在体果实采摘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的目标检测方法以及基于目标检测模型的在体果实采摘方法，属于智能检测技术领域。一方面目标检测模型的训练方法中，利用深度相机获取自然环境下在体果实的多模态视觉数据，引入坐标注意力机制增强特征提取网络对目标物的感知能力，结合深度可分离卷积模块减少模型参数量和推理时间；另一方面将目标检测模型应用到机械臂对果实的识别中，提出基于果实位置信息和遮挡状态分类的视觉伺服检测机制，该机制利用机械臂在果实采摘过程中具有运动特性的优势，通过机械臂运动带动相机视角变化，不断更新相机视野内所检测到的果实目标，实现对果实的动态检测，克服因光照和果实遮挡造成的漏检，提高果实的检出率。

本发明授权一种基于多模态数据融合的目标检测方法以及基于目标检测模型的在体果实采摘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S110：构建基于多模态数据融合的目标检测模型，所述目标检测模型包括特征提取网络、颈部结构和预测层，在所述特征提取网络中和颈部结构均引入坐标注意力机制增强对目标物感知能力，其中多模态视觉数据包含RGB图像、红外图像和深度图像的多模态视觉数据； S120：获取在体目标物的多模态视觉数据作为训练集，并输入所述目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型； S130：获取待测多模态视觉数据，所述待测多模态视觉数据包含待采摘的目标物；将所述待测多模态视觉数据输入目标检测模型对多模态视觉数据中目标物进行识别，输出识别结果；所述目标检测模型采用YOLOv5s模型，所述YOLOv5s模型中特征提取网络采用深度可分离卷积替换CBL模块中的普通卷积形成DPBL模块，在CSP_1_X模块级联操作后嵌入坐标注意力模块； 所述颈部结构包括DPBL模块和CSP_2_X模块，CSP_2_X模块由普通卷积和X个Resunit级联而成，在所述颈部结构的末端嵌入坐标注意力模块； 将特征提取网络的Focus模块结构的通道数调整为五通道以实现多模态视觉数据的读取。

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