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龙图腾网获悉盐城工学院申请的专利一种基于WGB-YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测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：CN116168390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310191695.5，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种基于WGB-YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测方法是由南玉龙;仇永涛;董善文;曾勇;黄亚雪;李俊驰设计研发完成，并于2023-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于WGB-YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于WGB‑YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测方法，包括如下步骤：步骤一、采用深度相机拍摄火龙果RGB图像与深度图像；步骤二、标注图像；步骤三、采用数据增强扩充标注的火龙果数据集，并将其划分出训练集与验证集；步骤四、构建WGB‑YOLO网络模型；步骤五、采用训练集训练WGB‑YOLO网络模型，获得WGB‑YOLO火龙果检测模型；步骤六、采用验证集验证WGB‑YOLO火龙果检测模型的检测精度；步骤七、将符合检测精度要求的WGB‑YOLO火龙果检测模型部署到密植果园果实采摘机器人移动终端系统上，用于检测目标采摘行的多类别火龙果。本发明提高了火龙果多类检测识别方法检测目标采摘行果实的精度，可以区分果实是否为目标采摘行的果实。

本发明授权一种基于WGB-YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于WGB-YOLO的目标采摘行中多类火龙果检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、在果园中，采用深度相机拍摄火龙果RGB图像与深度图像； 步骤二、标注图像：对步骤一中的拍摄的火龙果RGB图像进行标注，将目标采摘行的多类火龙果果实区分为目标采摘行果实和非目标采摘行果实； 步骤三、采用数据增强扩充标注的火龙果数据集，并将其划分出训练集与验证集； 步骤四、构建WGB-YOLO网络模型； 步骤五、采用训练集训练WGB-YOLO网络模型，获得WGB-YOLO火龙果检测模型； 步骤六、采用验证集验证WGB-YOLO火龙果检测模型的检测精度，如果满足检测精度要求，进入下一步；若不满足则重复步骤一至步骤六，直至获得符合检测精度要求的WGB-YOLO火龙果检测模型； 步骤七、将符合检测精度要求的WGB-YOLO火龙果检测模型部署到密植果园果实采摘机器人移动终端系统上，用于检测目标采摘行的多类别火龙果； 所述步骤四中，WGB-YOLO网络模型的构建方法，包括如下步骤： 1由Conv与WFE-C4构建WGB-YOLO网络模型的主干网络，将5组Conv与WFE-C4依次连续实现特征图尺度压缩12，并获得不同尺度特征图P1~P5； 2以Conv、GF-SPP与WFE-C4为基础采用加权双向特征金字塔网络建立Head网络，实现图像特征层的高效提取； 3经过步骤2构建的WGB-YOLO网络，其检测头与损失函数采用与YOLOv3网络相同的配置； 所述WFE-C4是在Bottleneck网络的基础上建立的，包括如下步骤： a构建上边翼网络结构； 上边翼从特征通道角度增强特征，首先进行全局平均池化将特征图尺寸从C×H×W压缩C×1×1，并进行conv1d计算，与输入特征图相乘获得上边翼通道增强特征Wup： ； ； ； 其中，X是特征图，GAP是全局平均池化，h是特征图的高度，w是特征图的宽度，k是卷积核大小，SeLU是缩放指数线性单元，BN是批归一化，C、H与W分别是特征图的通道数、高度与宽度； b构建下边翼网络结构； 下边翼从空间角度增强特征，首先对特征图从通道维对特征图求平均值，再采用核大小7x7的conv2d计算，获得通道注意力特征；该通道注意力特征与输入特征图相乘获得下边翼空间增强特征Wdown： ； ； c两个边翼增强特征与主通道Bottleneck网络按通道1维拼接，然后进行批归一化与MetaAconC激活函数计算，再经过一次卷积计算获得输出特征FWFE-C4： ； 其中，||是拼接运算符，Btn是Bottleneck网络，W与W是计算权重，p与p可调整学习参数； 所述步骤四中，GF-SPP是在SPP基础上改进获得的，包括如下步骤： a在GF-SPP网络中，采用核大小为5x5的平均池化代替SPP网络中的核大小为5x5最大池化； b采用全局平均池化代替核大小为13x13的最大池化，再经过两次核大小1x1的卷积计算与sigmoid激活函数计算，获得全局强化特征G c平均池化与最大池化后的特征图与全局强化特征G做点乘计算，获得平均池化与最大池化后的增强特征图AG与MG d原始输入特征图、AG与MG按维度1连接后输出结果特征图FGF-SPP 。

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