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龙图腾网获悉青岛农业大学申请的专利一种智能花生考种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：CN115761582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211443743.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种智能花生考种方法是由员玉良;丁泓戈;李德豪;余琼;郑大帅;黄劲龙;罗朋;潘守印;高月清;朱伟豪设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能花生考种方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于神经网络模型的智能花生考种方法，首先构建考种网络模型并进行训练，基于训练好的网络模型对花生种子进行考种，计算破损率并识别种子类别，并确定花生的百果重和长宽比。本方案通过构建考种网络模型，在聚类初始锚框时，解决收敛情况严重依赖于簇中心的初始化情况，避免在聚类初始锚框时趋于局部最优解的问题；并使用1‑iou替代欧氏距离，能够得到精度更好准确度更高的锚框；重新设计的CBAM子模块，去除原网络中基于Darknet的特征提取网络，加入深度可分离卷积和逆残差结构，有效提高神经网络的运行速度和准确度，实现对花生的智能考种。

本发明授权一种智能花生考种方法在权利要求书中公布了：1.一种智能花生考种方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：构建考种网络模型并进行训练； 步骤A1：构建训练数据集并预处理：拍摄大量的花生种子照片逐一进行标注，采集大量多种花生种子照片制作数据集；对所制作的训练数据集进行预处理，得到预处理后的数据集； 步骤A2：构建考种网络模型： 所述考种网络模型包括输入层，主干网络，脖颈层和检测头，脖颈层链接主干网络和检测头，脖颈层包括SPPF和SElayer，检测头前还加入瓶颈层，检测头输出结果包括良好花生种子，破损花生种子，白沙花生种子和甜红花生种子四类；所述输入层处理过程如下： 1在聚类初始锚框时，在所有的边界框中选取k个簇中心，将所在边界框作为一个簇后将该簇一分为二，再选择SSE值最大的簇进行划分，随后不断重复此步骤，直到达到需要的簇数量； 2样本间距离使用1‑iou做为样本间距离； 3在筛选候选框时，对于与最高分框overlap大于阈值t的候选框的置信度降低； 所述主干网络采用Yolov7s架构，包括瓶颈层、深度可分离卷积、逆残差结构和改进CBAM子模块，改进CBAM子模块包括通道注意力子模块与空间注意力子模块，通道注意力子模块使用三维排列在三个维度上保留信息，用一个两层的MLP放大跨维通道空间依赖性；空间注意力子模块使用两个卷积层进行空间信息融合； 步骤A3：基于预处理后的数据集对考种网络模型进行训练，并对训练好的考种网络模型进行量化部署； 步骤B：基于训练好的网络模型对花生种子进行考种，输出识别花生种子类别，计算破损率，并确定花生的百果重和长宽比。

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