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龙图腾网恭喜江西农业大学申请的专利一种林业害虫识别方法、系统、及存储介质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：CN119992076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510472745.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种林业害虫识别方法、系统、及存储介质是由钱文彬;李自强;陈伏生;蔡星星设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种林业害虫识别方法、系统、及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种林业害虫识别方法、系统、及存储介质，该方法包括：获取数据集；在Yolov8n中引入DA_SCConv和EMCA；将训练集输入Yolov8n训练；使用测试集对模型进行评估；将训练集输入Yolov8n训练包括：将训练集作为初始特征图，初始特征图经处理得到新特征图；将新特征图输入SRU，区分有用信息与冗余信息；将经处理后的新特征图输入CRU，以重组过滤新特征图的非必要特征；将经新特征图与初始特征图进行残差连接；将特征图输入EMCA进行处理，捕获通道的特征。本发明将有用信息与冗余信息分开，提高了计算性能，捕捉了数据中长距离依赖关系，提高了林业害虫检测的精度。

本发明授权一种林业害虫识别方法、系统、及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种林业害虫识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取与林业害虫相关的数据集，并将所述数据集按比例划分为训练集、验证集、及测试集；基于Yolov8n网络建立神经网络模型，并在所述Yolov8n网络中引入DA_SCConv模块和EMCA模块，以优化所述Yolov8n网络；其中优化后的所述Yolov8n网络依次包括骨干结构、所述DA_SCConv模块、SPPF模块、及所述EMCA模块，所述DA_SCConv模块包括空间自适应注意力单元、空间重建单元SRU、空洞卷积和通道重建单元CRU；将所述训练集输入优化后的所述Yolov8n网络进行训练；使用所述测试集对训练好的所述神经网络模型进行评估，以得到检测结果；所述将所述训练集输入优化后的所述Yolov8n网络进行训练，具体包括：将所述训练集作为初始特征图输入优化后的所述Yolov8n网络，所述初始特征图经所述骨干结构处理后得到新特征图；将所述新特征图输入空间自适应注意力单元，以使所述新特征图中的特征聚焦于空间上的预设区域；将所述新特征图输入所述空间重建单元SRU，以区分所述新特征图中的有用信息与冗余信息；将经所述空间重建单元SRU处理后的新特征图通过空洞卷积进行处理，增加感受野；将经所述空洞卷积处理后的新特征图输入至所述通道重建单元CRU，根据通道特征来重组和过滤所述新特征图中的非必要特征；将经所述DA_SCConv模块处理后的新特征图与所述初始特征图进行残差连接，以优化所述新特征图的特征表达；将优化后的所述新特征图输入所述SPPF模块得到更新后特征图；将所述更新后特征图输入所述EMCA模块进行全局平均池化和全局最大池化处理，并使用自适应卷积捕获所述Yolov8n网络中每个通道的特征，以完成对所述Yolov8n网络的训练。

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