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龙图腾网获悉山东农业大学申请的专利基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统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：CN116342930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310155569.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统是由吴秋兰;陈雪飞;张峰;郭秀梅;王鲁;朱子欣设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统在说明书摘要公布了：本发明香菇菌棒污染识别领域，具体是一种主基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统，本发明的目的在于提供一种基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统，本申请在YoLoV5s的基础上进行改进与优化，提出了YoLoV5s‑CGG香菇菌棒污染识别模型。该模型在特征提取网络中引入CA注意力机制，突出识别对象特征，提高菌棒污染识别的准确性；结合GSConv和GhostConv模块优化特征融合网络，保证提高菌棒污染识别准确性的同时提高识别效率。本文提出的方法适用于香菇菌棒发菌过程的污染识别，其包括在YoLoV5s的特征提取网络加入CACoordinateAttention注意力机制，提高菌棒污染的可识别性和目标定位的准确性。

本发明授权基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YoLoV5s的香菇菌棒污染识别系统，其特征在于：其包括下列步骤： S1：香菇菌棒数据采集： S1-1：采集香菇菌棒图像，根据杂菌类型将香菇菌棒进行分类，分为正常香菇菌棒图像和各种污染菌棒图像，每类的图像采集至少300张； S2：香菇菌棒数据预处理：对采集到的香菇菌棒图像进行数据增强，增广数据集； S3：标注数据集，构建训练、验证、测试样本集： 利用线上MAKESENSE数据集标注方法对香菇菌棒污染类型进行标注，通过标注赋予正常和各种污染菌群标签信息，标注部分即为网络模型训练过程中的GroundTruthGT，是网络模型训练过程中的正样本，未标注部分为背景background，即为网络模型训练过程中的负样本； 标注完的数据直接导出为YoLo格式的txt文件，其中记录了污染类型、长宽、位置信息，最后，将标注的数据集按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集、测试集； S4：针对数据集特征，对Yolov5s网络进行适应性改进，构建用于香菇菌棒污染识别的YoLoV5s-CGGS网络模型： S4-1：在YoLoV5s的特征提取网络加入CACoordinateAttention注意力机制提高菌棒污染的可识别性和目标定位的准确性，其计算过程如下： 使用大小为H,1和1,W的平均池化分别沿着水平坐标与垂直坐标方向对每个通道进行编码，因此，高度为h的第c通道和宽度为w的第c通道的输出分别表示为： ； ； 式中两个变换沿着两个空间进行特征聚合，级联生成两个特征图zh、zw，然后使用1×1卷积变换函数F1，生成对空间信息在水平方向和垂直方向的中间特征图f，公式如下： ； 式中，[zh，zw]为表示将沿水平方向编码得到的特征zh与沿垂直方向编码得到的特征zw在通道维度上进行拼接concatenate的操作，δ为非线性激活函数，f为对空间信息在水平方向和垂直方向进行编码的中间特征映射，然后沿空间维度将f分成两个单张量fh和fw，再利用两个卷积核大小为1的卷积运算Fh和Fw将特征图fh和fw变换为与输入X同样的通道数，公式如下： ； ； 式中σ是sigmoid激活函数，然后对输出gh和gw进行扩展，分别作为注意力权重，最后，CA模块的输出Y如下： ； S4-2：采用GSConv和GhostConv模块对特征融合网络进行改进，将第10层网络模块替换为GSConv模块，GSConv模块的时间复杂度为：； 其中，W为输出特征图的宽度；H是输出特征图的高度；K1，K2为卷积核的大小；C1为每个卷积核的通道数，也是输入特征图的通道数，C2为输出特征图的通道数； GhostConv模块中执行相同大小的的线性操作，利用Ghost模块升级普通卷积的理论加速比如下： ； 式中h'·w'·c为输出张量，k为第一次变换卷积核大小，d为第二次线性变换卷积核大 小，为第一次变换时的输出通道数目； S5：通过训练集训练网络模型： S5-1：YoLoV5s-CGGS采用YoLoV5s在COCO数据集训练得出的默认超参数，学习率设置为0.01；超参数优化设置为SGD；学习率动量设置为0.937；批量大小设置为32；迭代次数设置为200； S6：将S5步骤训练后的香菇菌棒污染识别模型部署到移动端APP接口中，通过移动端APP拍照香菇菌棒。

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