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龙图腾网获悉浙江农林大学申请的专利一种部署在安卓系统的基于改进YOLOv5n的冬枣检测和计数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：CN116309414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310219032.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种部署在安卓系统的基于改进YOLOv5n的冬枣检测和计数方法是由胡耀华;俞晨浩;冯俊哲;施潇逸;罗文凯;刘润峰设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种部署在安卓系统的基于改进YOLOv5n的冬枣检测和计数方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种改进的YOLOv5n模型，用于在Android系统检测和计数冬枣。对模型所做的改进包括使用SPD‑Conv来取代跨步卷积层，以更好地检测小目标和低分辨率图像。纳入轻量级上采样算子Content‑AwareReAssemblyofFeaturesCARAFE，可以在不同的位置使用自适应和优化的重新组合的内核，从而提高性能。并用GSConv取代Neck的一些Conv，以提高精度，同时使模型更加轻巧。实验结果显示，与原始YOLOv5n模型相比，改进后的模型在精度、召回率和mAP上分别提高了2.40％、1.80％和3.00％，RMSE和MAPE分别降低了9.11％和5.30％。将改进后的模型部署在安卓系统，调用摄像头进行测试，检测和计数冬枣。检测界面图片推理时间为30‑90毫秒。该方法可以有效地满足冬枣实时检测和计数的需要，为目测冬枣产量提供了理论基础和技术支持。

本发明授权一种部署在安卓系统的基于改进YOLOv5n的冬枣检测和计数方法在权利要求书中公布了：1.一种部署在安卓系统的基于改进YOLOv5n的冬枣检测和计数方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，构建基于改进Yolov5n模型的图像识别网络模型，使用SPD-Conv模块替代原Yolov5n的Backbone中第1层、第3层、第5层和第7层的Conv模块和原Yolov5n的Neck中的第18层和第21层的Conv模块； S2，构建基于改进Yolov5n模型的图像识别网络模型，使用上采样模块CARAFE替代原Yolov5n的Neck中第11层和第15层的Upsample模块，使用GSConv模块替代经SPD-Conv模块改进后的原Yolov5n的Neck中第18层和第21的Conv模块； S3，获取冬枣图片数据集，并将数据集分为训练集和测试集； S4，对训练集和测试集分别通过图像增强处理进行扩充； S5，采用扩充后的数据集对改进的Yolov5n模型进行训练，得到训练后的图像识别网络模型； S6，采用测试数据集对优化后的图像识别网络模型进行测试，对模型测试结果的各项指标进行评价； S7，采用float16量化方式对改进Yolov5n模型的权重文件进行量化； S8，将模型部署到安卓系统的设备，得到冬枣检测与计数app； S9，采用冬枣图像对冬枣检测与计数app进行测试，对测试结果的精度和计数精准性进行评价。

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