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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量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：CN116894830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310910232.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量方法是由张帆;王博;刘超阳;张新红设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量方法，包括以下步骤：获取玉米叶片气孔图像；对玉米叶片气孔图像进行预处理、数据增强及气孔标记；构建最优气孔导度模型；构建用于气孔识别与测量的深度学习模型和深度学习模型的训练与测试。本发明通过在CenterNet目标检测模型的基础上进行改进，以DLA34为骨干网络，使用可变形卷积代替上采样2D卷积，引入注意力机制，并添加了一个角度预测分支，以自动识别、测量玉米叶片显微图像中带有倾斜角度的气孔，同时引入了气孔导度损失函数，并采用最优气孔导度模型自动测量玉米叶片的气孔导度。

本发明授权基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量方法在权利要求书中公布了：1.基于无锚框目标检测与气孔导度计算的玉米叶片气孔测量方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取玉米叶片气孔图像； 步骤2：对玉米叶片气孔图像进行预处理、数据增强及气孔标记； 步骤3：构建最优气孔导度模型；最优气孔导度模型如下： ； 式中，为水在空气中的扩散率，25℃下为；是气孔密度单位是个·；为估算的最大气孔孔径面积，取值为，其中为气孔长;为气孔腔深度，假设等于保卫细胞的宽度；是空气摩尔体积，25℃、101.3下为； 步骤4：构建用于气孔识别与测量的深度学习模型；具体步骤如下： 步骤4.1：构建迭代深度聚合结构； 步骤4.2：构建分层深度聚合结构； 步骤4.3：构建直接学习结构：将上述的迭代深度聚合结构和分层深度聚合结构结合，形成直接学习结构； 步骤4.4：构建注意力机制模块，有针对性地获取玉米叶片气孔的特征；注意力机制模块由通道注意模块和空间注意模块结合，同时对通道注意力和空间注意力进行评价打分； 步骤4.5：在上采样过程中采用可变形卷积代替2D卷积：先采用小步进的下采样率实现不同层级之间目标特征的提取，然后在上采样过程中采用可变形卷积代替2D卷积，以获取更大的感受野； 步骤4.6：添加角度预测分支；添加了一个角度检测头，用于检测角度倾斜气孔； 步骤4.7：在损失函数中引入角度损失和气孔导度损失； 步骤4.8：气孔分割与测量；以旋转包围框长、宽作为气孔的长、宽，直接通过旋转的包围框定位气孔位置； 步骤4.9：计算玉米叶片气孔导度：根据叶片中各个气孔的长、宽参数，按照公式1自动计算出玉米叶片气孔导度； 步骤5：深度学习模型的训练与测试；具体步骤如下： 步骤5.1：将气孔图像划分为训练集、验证集与测试集； 步骤5.2：在训练集上对模型进行训练； 步骤5.3：在测试集上使用准确率，精确率，召回率和F1分数指标评估模型性能。

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