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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利农作物目标计数方法、系统、计算机设备及介质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：CN121053546B 。

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：202511588593.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权农作物目标计数方法、系统、计算机设备及介质是由肖源源;王岚颖;王崎;董新宇;余珮嘉;黎育权设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物目标计数方法、系统、计算机设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了农作物目标计数方法、系统、计算机设备及介质，属于农业目标检测计数领域。该方法通过图像、视觉示例和文本提示多模态输入，利用MDSF模块在频率域动态增强关键尺度特征，再经CMA模块将语义注入图像空间，以Transformer深度交互实现密集目标的像素级精准分离，最终由交叉解码器输出计数。本发明采用上述的农作物目标计数方法、系统、计算机设备及介质，无需按作物重训模型，单系统即可实时适配多作物，在遮挡、尺度剧变田间场景中漏检误检显著降低，为产量预估与精准管理提供高效、低成本的计数手段。

本发明授权农作物目标计数方法、系统、计算机设备及介质在权利要求书中公布了：1.农作物目标计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取多模态输入数据，包括待处理的农作物数字图像、用户在该图像上交互式框选的至少一个视觉示例以及用于指定待计数目标语义身份的文本提示； 步骤S2、对农作物数字图像进行多尺度特征提取与自适应增强，得到增强的图像特征；同时对文本提示和视觉示例进行特征编码，分别得到文本特征和视觉示例特征； 步骤S3、动态融合文本特征和视觉示例特征，生成融合引导特征； 步骤S4、将增强的图像特征与融合引导特征进行语义注入与深度交互，输出优化后的最终图像特征和最终引导特征； 步骤S5、基于最终图像特征和最终引导特征进行目标检测解码，并通过后处理得到农作物计数结果； 步骤S3中，包括以下步骤： 步骤S31、通过线性适配层Adapter对视觉示例特征进行维度对齐，得到对齐后的视觉示例特征； 步骤S32、通过轻量级注意力增强器Enhancer，计算对齐后的视觉示例特征与对应的文本标签特征之间的注意力权重，并生成上下文向量，公式为： ； ； 其中，表示归一化激活函数，表示平方根计算，表示键的维度，表示矩阵转置符号； 步骤S33、通过可学习的门控网络Gate，根据与的拼接特征计算自适应融合权重，并生成增强后的视觉示例特征，公式为： ； ； 其中，表示Sigmoid激活函数，⊙表示逐元素相乘，表示特征拼接操作； 步骤S34、将增强后的视觉示例特征插入到原始文本特征的相应位置，形成融合引导特征； 步骤S4中，包括以下步骤： 步骤S41、将增强的图像特征与融合引导特征一同送入CMA模块，CMA模块通过将融合引导特征作为查询指令来调制增强的图像特征的特征通道，从而实现语义注入，其计算过程为： ； ； ； ； ； 其中，表示全局平均池化，表示查询向量，表示键向量，Expand表示维度扩展操作，表示CMA模块的注意力分数，表示值向量，γ表示可学习的标量参数，表示经过语义注入后的图像特征； 步骤S42、将经过语义注入的图像特征与融合引导特征一同送入基于Transformer的特征交互编码器，通过多层的自注意力与交叉注意力计算，最终输出经过深度对齐与优化的最终图像特征和最终引导特征。

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