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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于Transformer结构的轻量化害虫识别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：CN115965819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310056740.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于Transformer结构的轻量化害虫识别方法是由梁燕;雷宇设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer结构的轻量化害虫识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer结构的轻量化害虫识别方法，属于深度学习领域，包括以下步骤：S1：使用聚焦快速下采样模块提取害虫图像的浅层特征；S2：使用多头自注意力模块提取深层特征图中的全局特征信息；S3：使用局部卷积为深层特征图添加局部特征敏感性和尺度不变性信息；S4：将全局特征信息与局部特征敏感性和尺度不变性信息进行特征拼接，得到语义信息丰富的害虫图像，送入多层感知机，对融合特征张量进行特征拟合；S5：通过残差连接减少网络的梯度消失问题，使用逐点卷积对通道中的信息进行整合；S6：将最终计算出的特征表示使用池化机制，通过分类模块分类。

本发明授权一种基于Transformer结构的轻量化害虫识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer结构的轻量化害虫识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 将害虫图像输入聚焦快速下采样模块，对间隔像素进行取样和拼接操作，具体包括：将下采样操作与局部特征提取操作剥离；使用间隔像素取值再通道拼接的切片操作替换步长为2的卷积操作；使用1*1的逐点卷积对下采样操作后的特征图通道数量和信息进行缩减与整合；使用3*3的卷积增加局部特征的提取能力； 将经过聚焦快速下采样模块处理后的张量X输入倒置残差Transformer模块，使用一个33的标准卷积对输入张量局部空间信息进行编码；随后使用11的逐点卷积，通过学习输入通道的线性组合将张量映射到高维空间得到； 在多头自注意力结构中增加一个并行卷积支路，将张量经LayerNorm归一化后输出到通道拆分模块中对通道进行拆分，得到： 其中表示多头自注意力结构支路用于对特征建立长距离依赖的输入张量；表示卷积支路用于对局部特征建模的输入张量；split表示对输入张量通道的拆分函数；LN表示归一化；表示拆分率； 使用分割率为p的转换函数Img2seq将三维张量转换为二维张量后，送入到多头自注意力结构中计算得： 其中表示自注意力机制中加权求和的投影权重矩阵，二维输出张量表示对输入张量的特征相关性表示矩阵； 将二维张量经Seq2Img函数还原为三维张量得到害虫特征的三维全局特征表示； 将输入卷积支路，添加局部特征敏感性和尺度不变性信息，得到局部特征表示张量； 将与进行拼接，获得包含局部特征表示和全局特征表示的张量： 其中是用于防止梯度消失的残差连接； 将张量进行归一化和多层感知机后与输入张量X进行拼接，得到： 其中表示多层感知机，表示归一化函数； 使用一个通道方向的逐点卷积将张量映射到低维空间，同时对通道特征进行聚合，最终输出为； 将最终计算出的特征表示使用池化机制，通过分类模块分类。

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