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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种改进型YOLOX目标检测模型构建方法及其应用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：CN115019302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210660801.5，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权一种改进型YOLOX目标检测模型构建方法及其应用是由顾寄南;胡甜甜;王文波;王梦妮;夏子林设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进型YOLOX目标检测模型构建方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进型YOLOX目标检测模型构建方法及其应用，本申请针对YOLOX基本目标检测模型并进行网络改进，主要分为三个模块：主干特征提取模块、加强特征提取模块和预测特征模块。主干特征提取网络的基础上增添了SE注意力机制模块，通过自主学习的方式来获取到每个特征通道的重要程度，明确建模网络卷积特征通道之间的相互依赖关系来提高网络生成的表示质量，从而筛选出针对通道的注意力，有效地改善网络性能。加强特征提取网络采用ASFF自适应空间特征融合结构；基于所构建的改进型YOLOX目标检测模型结合RealSense相机获取到的深度信息输出三维坐标，实现目标定位。本发明在自然环境下果实采摘问题中，相对于传统方法识别精度要高且识别速度要更快。

本发明授权一种改进型YOLOX目标检测模型构建方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种改进型YOLOX目标检测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、搭建改进型YOLOX目标检测模型结构，包括主干特征提取网络、加强特征提取网络和预测特征网络；所述主干特征提取网络主要由Focus网络结构、CBL网络结构、CSPnet网络结构、SPP网络结构和SE注意力机制结构组成，3个SE注意力机制模块分别记为SE-1网络结构、SE-2网络结构、SE-3网络结构；由Focus网络结构、第一CBL网络结构、第一CBL+CSPnet网络结构、第二CBL+CSPnet网络结构、SE-1网络结构、第三CBL+CSPnet网络结构、SE-2网络结构、第二CBL网络结构、SPP网络结构、CSPnet网络结构和SE-3网络结构依次连接而成；输入为图像输入Focus网络结构，SE-1网络结构、SE-2网络结构、SE-3网络结构分别输出第一有效特征层、第二有效特征层和第三有效特征层；加强特征提取网络采用PAN+FPN特征金字塔和ASFF自适应空间特征融合结构，将不同shape的特征层进行特征融合，加强特征提取网络由2个Conv2d、4个Concat+CSPnet网络结构、2个上采样、2个下采样和3个ASFF网络结构构成；预测特征网络接收加强特征提取网络的输出，通过预测特征网络获取特征信息；所述预测特征网络采取三个解耦头，每个解耦头代表一个分支，分别表示为：第一个分支ClsH,W,C：预测目标框的类别；第二个分支RegH,W,4：预测目标框的坐标信息；第二个分支ObjH,W,1：判断目标框是否包含物体；三个解耦头获取到特征信息经过Concat拼接融合后，得到预测信息；步骤2、训练步骤1中所搭建的改进型YOLOX目标检测模型结构。

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