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龙图腾网获悉广东科技学院申请的专利一种基于害虫检测的类别信息动态调整训练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：CN117576727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311580829.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于害虫检测的类别信息动态调整训练方法是由李富超;王荣福;余亮;许润南;王晓佳设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于害虫检测的类别信息动态调整训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及害虫检测技术领域，尤其涉及一种基于害虫检测的类别信息动态调整训练方法，通过对模型的预训练、图像分割、组成害虫检索库IISL、建立一个动态反馈机制DFM、正式训练、对单个batch的训练信息进行分析，将IISL的类别信息有迁移到下个batch的数据中，有针对性地对训练信息进行改造，强制使模型在下一个batch训练中更加关注困难样本的学习；DFM反馈模块是承担接收与分析训练信息的作用，该训练信息的是来自于损失函数在一个batch中对各类别输出的损失值，该损失值的大小能直观地反映当前模型对各类别的学习情况；上述方法能在训练中依据训练信息对训练集中的害虫信息进行动态的迁移调节，使模型在后续的训练中更加关注困难样本的学习。

本发明授权一种基于害虫检测的类别信息动态调整训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于害虫检测的类别信息动态调整训练方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、对模型进行图像分割的预训练，获取数据集中的图像分割的最优权重； 步骤二、根据预训练中的最优权重对数据集中的图像进行分割，并获取图像的类别信息； 步骤三、将分割好的图像信息组成关于类别与图像信息映射的一对多的害虫检索库IISL； 步骤四、在害虫检索库IISL与模型的损失函数间建立一个动态反馈机制DFM，用于分析和纠正模型的训练； 步骤五、对模型进行目标检测的正式训练； 步骤六、将损失函数输出的信息传递给DFM反馈模块，DFM反馈模块对单个batch的训练信息进行分析； 步骤七、根据DFM反馈模块的输出结果，将IISL的类别信息有迁移到下个batch的数据中，有针对性地对训练信息进行改造，强制使模型在下一个batch训练中更加关注困难样本的学习； 所述步骤四的DFM反馈模块是承担接收与分析训练信息的作用，该训练信息的是来自于损失函数在一个batch中对各类别输出的损失值，该损失值的大小能直观地反映当前模型对各类别的学习情况，DFM反馈模块会根据该训练信息对模型当前的训练情况进行分析，其表达式如下： 其中，Loss是一个batch中的总损失量，lossj是batch中第j个样本，而在这一个batch中没有的类别，lossj中对应的类别损失会为0，这使得N′i的结果也为0，该类别的信息不会被调节；N总是整个数据集总的样本数量，Ni是类别i在数据集中的样本数量。

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