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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种病虫害识别方法和系统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：CN120580511B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511062055.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种病虫害识别方法和系统是由田颖;张文佳;董雪峰;杨兴龙;郭宏亮;王改革;魏国栋;姜辉;刘其思设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种病虫害识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开图像目标识别技术领域的一种病虫害识别方法和系统，该方法包括分类采集田间有病虫害图像和无病虫害图像、对采集图像数据进行整合与数据增强，并划分为训练集、测试集和验证集，构建包含分流注意力机制的改进YOLO模型，初始化YOLO模型网络结构及参数，将注意力机制模块分流为全局注意力机制和局部注意力机制，并插入到YOLO的Backbone特征提取网络部分等步骤，本发明能够有效避免现有技术中注意力机制仅关注到各通道图全局特征权重而忽视各通道图局部特征权重的问题和避免了训练模型超参数使用经验值而陷入局部最优的问题。

本发明授权一种病虫害识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种病虫害识别方法，其特征在于，步骤如下： S10、通过图像采集装置分类采集田间有病虫害图像和无病虫害图像； S20、对采集图像和公开数据集进行整合与数据增强，并划分为训练集、测试集和验证集； S30、构建包含分流注意力机制的改进YOLO模型，初始化YOLO模型网络结构及参数，将注意力机制模块分流为全局注意力机制和局部注意力机制，并插入到YOLO的Backbone特征提取网络部分； S40、训练模型收敛后，选定分流注意力机制YOLO目标识别模型的超参数作为优化目标，初始化混沌粒子群参数，通过Logistic映射生成混沌序列； S50、将每个粒子，放在训练集上用于训练模型，并在验证集上计算适应度，进而记录每个粒子的适应度，得到个体最优解和全局最优解； S60、迭代更新粒子的位置与速度，继续放在训练集上用于训练模型，并在验证集上计算适应度，进而更新个体最优解和全局最优解； S70、每隔数次迭代次数，对全局最优解对应粒子中的每个超参数分量施加混沌扰动量，寻找更优解粒子,若扰动后适应度在验证集上更优，则用替换原；S80、将对应粒子训练得到模型的参数和超参数应用于测试集进行分类识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街2888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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