基于改进CascadeRCNN网络的自然背景柑橘黄龙病检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于改进Cascade RCNN网络的自然背景柑橘黄龙病检测方法，包括：利用Cascade RCNN网络改进后的骨干网络对待检测柑橘图像进行特征提取，改进后的骨干网络中至少一层采用可变形卷积；利用Cascade RCNN网络改进后的区域特征提取网络对骨干网络输出的特征进行高层次语义特征提取，改进后的区域特征提取网络包括一个自下而上卷积融合过程；利用Cascade RCNN网络的级联检测器对区域特征提取网络输出的高层次语义特征进行多阶段级联的目标识别检测过程，获取待检测柑橘图像的黄龙病检测结果。本发明有效提高了对柑橘黄龙病检测的准确性。

《基于改进CascadeRCNN网络的自然背景柑橘黄龙病检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022102048480，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为曾伟辉;陈亚飞;胡根生;鲍文霞;梁栋;黄林生;赵晋陵;陈鹏;张文凤;李海东;郭丹丹，申请日期为2022-03-03，公开（公告）日期为2025-06-17，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于改进Cascade RCNN网络的自然背景柑橘黄龙病检测方法，包括：利用Cascade RCNN网络改进后的骨干网络对待检测柑橘图像进行特征提取，改进后的骨干网络中至少一层采用可变形卷积；利用Cascade RCNN网络改进后的区域特征提取网络对骨干网络输出的特征进行高层次语义特征提取，改进后的区域特征提取网络包括一个自下而上卷积融合过程；利用Cascade RCNN网络的级联检测器对区域特征提取网络输出的高层次语义特征进行多阶段级联的目标识别检测过程，获取待检测柑橘图像的黄龙病检测结果。本发明有效提高了对柑橘黄龙病检测的准确性。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！