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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别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：CN115810106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211656138.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别方法是由孙瑜;黄江州;孙艺铭;姚文广;李晨星;陈祥龙;李新彤设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别方法，包括：利用双目视觉相机采集含茶叶嫩梢原始图像；对采集到的原始图像进行预处理：尺寸归一化、降噪平滑处理；提取茶叶嫩梢的图像特征，并且进行数据降维和特征融合；设计SVM分类器对茶叶嫩梢进行图像分割；将分割图像制作数据集；数据集作为深度学习模型的输入，训练本发明提出的改进的YOLOv5s模型，对茶叶嫩梢进行品级目标检测。本发明提出先粗后精的识别方法，先利用图像分割步骤去除复杂环境下地面、老叶和枝干的干扰，然后利用深度学习目标检测算法进一步精细化识别茶叶嫩梢品级，提高最终的识别精确度，实现复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别。

本发明授权一种复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下茶叶嫩梢品级精准识别方法，其特征在于，具体包括： 利用双目相机采集原始图像，对原始图像预处理并进行图像分割； 基于分割后图像制作茶叶嫩梢品级数据集； 构建YOLOv5s模型，并通过茶叶嫩梢品级数据集对YOLOv5s模型训练，直至获取收敛且满足精度要求的YOLOv5s模型；所述YOLOv5s模型采用FPN+PAN结构，在FPN侧向拼接过程中，嵌入AAM注意力机制模块生成特征映射，同时引入MDCM模块，在自上而下的传播途径中，特征映射在下采样之前先经过MDCM模块，通过空洞卷积扩张感受野，增强多尺度特征提取能力，再与浅层次的其他特征融合； 通过YOLOv5s模型对实时采集的茶叶原始图像进行嫩梢品级识别； 所述AAM注意力机制模块包括自适应平均池化操作模块和空间权值图生成模块； 所述自适应平均池化操作模块采用双线性插值法对获得的初始特征图M1的多尺度语义特征进行上采样，采样到统一尺； 所述空间权值图生成模块用Concat层对多个通道特征进行合并，再依次经过1×1的卷积层、ReLU层、3×3的卷积层和Sigmoid激活层，得到空间注意力权重，将生成的空间注意力权重和Concat层合并后的特征图进行Add融合，利用哈达玛积运算将权值映射特征图与初始特征图M1上下文聚合后生成特征图M2； 所述MDCM模块利用多个平行空洞卷积分支提取茶叶嫩梢的多尺度特征，采用Add融合方式融合，将多个平行空洞卷积分支提取的特征信息进行逐元素相加，输出融合后的茶叶嫩梢特征。

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