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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的金银花目标检测及采摘点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：CN115861768B 。

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：202211665306.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进YOLOv5的金银花目标检测及采摘点定位方法是由顾寄南;范天浩;卢宝勇;左宇;侯征辉设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的金银花目标检测及采摘点定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv5的金银花目标检测及采摘点定位方法，构建改进型YOLOv5网络，包括把YOLOv5目标检测网络中所有CBL模块中的激活函数LeakyRelu改为HardSwish函数，并且在spp结构中添加cbam注意力机制模块，通过改进的spp‑cbam结构进行不同特征尺寸的特征融合，然后输入到Neck和Head层中，得到改进网络的预测结果。在采摘金银花的过程，将金银花图像输入改进型YOLOv5网络得到预测框，将预测的金银花位置坐标输入判定器，根据多只金银花之间的水平或垂直距离判断出它们是否属于同一枝叶，并对单只生长或多只生长的金银花分别获取采摘点并执行采摘工作。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的金银花目标检测及采摘点定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的金银花目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集金银花图像，对金银花图像进行预处理； 步骤2，利用k-means聚类对金银花图像的标注框进行聚类生成预选框，并将所得到的预选框作为目标检测网络的预选框； 构建改进型YOLOv5网络，所述改进型YOLOv5网络包括依次连接的Input层、Backbone层、Neck层、Head层；其中，所述Backbone层、Neck层中CBH模块中的激活函数为HardSwish函数；所述Backbone层的spp结构中引入一层cbam注意力机制模块，改进为spp-cbam结构； 步骤3，将金银花图像作为改进型YOLOv5网络的输入，通过Backbone层进行特征提取，然后输入Neck层进行特征融合，最终输入到Head层，得到预测框，再进行非极大值抑制，在图像上绘出预测的金银花位置；实现金银花目标检测； 所述spp-cbam结构包括2个CBH模块、3个全局最大池化、1个cbam注意力机制模块、1个concat层；在CBH模块和concat层之间并联cbam注意力机制模块、3个全局最大池化；concat层的输出连接另一个CBH模块；特征图经过CBH模块后传入cbam注意力机制模块，cbam注意力机制模块输出特征图与1个不经过变化的特征图、3个经过全局最大池化的特征图进行concat拼接，将拼接的特征图传入下一个CBH模块，得到spp-cbam结构的输出； Backbone层、Neck层中的CBH模块由卷积层--BN层--激活层构成，其中，激活层中的激活函数为HardSwish函数。

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