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龍圖騰網獲悉福州大學申請的專利一種基于深度學習和圖像處理的蔬菜苗田雜草檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114067207B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111351819.9，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于深度學習和圖像處理的蔬菜苗田雜草檢測方法是由東輝;陳鑫凱;孫浩;李敘兵設計研發完成，并于2021-11-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習和圖像處理的蔬菜苗田雜草檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度學習和圖像處理的蔬菜苗田雜草檢測方法。采集不同生長階段的蔬菜苗田內蔬菜與主要雜草的圖片，經過預處理建立圖像數據集，劃分為訓練集、測試集和驗證集；在采集的甜菜與雜草圖片數據集上訓練雜草目標檢測卷積神經網絡模型，利用測試集進行精度測試；輸入待檢測圖像，生成雜草目標檢測框、雜草類別和雜草目標置信度得分；利用非極大值抑制算法從檢測框中篩選出對應種類局部置信度極大值檢測框，作為當前雜草目標檢測真值框；在雜草目標檢測框采用超綠圖像特征結合OTSU自適應閾值分割算法分割當前區域圖像，得到更加精準的目標圖像質心坐標位置和外接矩形框。本方法能夠快速對蔬菜苗田中的作物和雜草目標進行準確識別和定位。

本發明授權一種基于深度學習和圖像處理的蔬菜苗田雜草檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習和圖像處理的蔬菜苗田雜草檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、在蔬菜大棚內采集大量不同生長階段的蔬菜苗田內蔬菜與主要雜草的RGB三通道圖片；S2、經過數據標注、圖像預處理和數據增強建立圖像數據集，將圖像數據集中的樣本按照8:1:1的比例劃分為訓練集、測試集和驗證集；S3、在采集的甜菜與雜草圖片數據集上訓練卷積神經網絡得到網絡預權重，然后通過遷移學習和網絡凍結的方式在訓練集上訓練雜草目標檢測卷積神經網絡模型，利用測試集對訓練好的雜草目標檢測卷積神經網絡模型進行精度測試得到檢測結果并進行網絡微調；S4、將待檢測圖像輸入網絡模型中進行推理，在待檢圖像中生成雜草目標檢測框、雜草類別和雜草目標置信度得分；S5、利用非極大值抑制算法從所有檢測框中篩選出對應種類局部置信度極大值檢測框，作為當前雜草目標檢測真值框；S6、在所有雜草目標檢測框采用超綠圖像特征結合OTSU自適應閾值分割算法分割當前區域圖像，輸出更加精準的雜草目標圖像質心坐標和外接矩形框；在步驟S3中，卷積神經網絡模型預權重是在甜菜與雜草圖片數據集上訓練得到的CSPDarknet-53主干特征提取網絡模型，包含16個卷積層，卷積核形式為1×1和3×3；在步驟S6中，圖像分割采用超綠圖像特征結合OTSU自適應閾值分割算法，然后在前景圖像上計算連通域和目標質心坐標，最后輸出包含雜草類別、雜草目標檢測框和雜草質心坐標的檢測結果。

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