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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于深度学习和嵌入式的玉米果穗损伤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：CN119399564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202510006057.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习和嵌入式的玉米果穗损伤检测方法是由刘凤双;张成远;付君;薛钊;李振晔设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和嵌入式的玉米果穗损伤检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和嵌入式的玉米果穗损伤检测方法，涉及农用机械技术领域，方法包括：实时获取收获机工作时，集穗箱内的影像数据，并通过预训练的深度学习模型，对所述影像数据进行处理，得到损伤分类结果；对所述损伤分类结果中的每一张影像数据进行预处理，并对预处理后的影像数据进行损伤部分的占比计算，并对占比计算结果进行保存处理。本发明通过预训练的深度学习模型可以及时准确的确定出在玉米收获的过程中出现的玉米损伤的比例，此外，通过计算损伤部分的占比还可以进一步为后续收获方案或收获机的改进提供一部分数据支撑。

本发明授权一种基于深度学习和嵌入式的玉米果穗损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和嵌入式的玉米果穗损伤检测方法，其特征在于，包括：实时获取收获机工作时，集穗箱内的影像数据，并通过预训练的深度学习模型，对所述影像数据进行处理，得到损伤分类结果；对所述损伤分类结果中的每一张影像数据进行预处理，并对预处理后的影像数据进行损伤部分的占比计算，并对占比计算结果进行保存处理；预训练的深度学习模型通过训练集以及验证集完成训练构建，其中训练集与验证集均来自样本集，在进行样本集的构建过程中，判断样本集中的数量是否达到预设要求，若达到，则直接使用样本集中的数据进行后续模型的训练，若没有达到要求，则对样本集进行扩充处理；扩充处理的具体过程为：选择扩充方式，即，在随机翻转、随机裁剪、随机颜色变换、平移、旋转、缩放方式中选择样本集的扩充方式；选择扩充方式的过程具体为：对样本集中的每一张图像数据分别进行随机翻转、随机裁剪、随机颜色变换、平移、旋转、缩放的随机组合处理，并记录每次随机组合的组合成分以及经组合处理后的处理结果，确定样本集中的任一张图像数据与经过组合处理后对应的处理结果中的图像数据之间的特征相似度，并在该组合处理下，对所有特征相似度计算算数平均数，得到该随机组合处理对应的分值，并确认特征相似度的分布情况确定每种组合处理下的组合成分、分值以及分布情况后，根据预设相似度范围，确定与该预设相似度范围重合度最高的n种组合处理，进一步判断上述n种组合处理中，与预设相似度范围的中心值最接近的分值，将该组合处理作为扩充方式进行后续的扩充处理，其中中心值指的是在预设相似度范围中的中位数；对于训练集，切割时的步长设置为32，测试集不需要样本扩充，所以将步长设置为155，使用cv2.imread读取图片，以设定的步长在拍摄的原图片上进行滑动，提取图像和标签的块，利用math.ceil函数设置处理过的图像宽度和高度，并生成新的文件名，使用cv2.imwrite保存图片，将图片均保存成.png格式。

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