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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利害虫识别模型更新、害虫识别方法、装置及电子设备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：CN116958806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310619920.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权害虫识别模型更新、害虫识别方法、装置及电子设备是由王聪;陈天恩;鲁梦瑶;姜舒文;张驰;陈栋;朱万山设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本害虫识别模型更新、害虫识别方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种害虫识别模型更新、害虫识别方法、装置及电子设备，该方法包括：获取原始害虫识别模型作为教师模型；基于教师模型构建学生模型；基于第一样本图像、第一样本图像的害虫标注信息、第一害虫识别结果以及增量学习损失函数对学生模型进行蒸馏训练，获得训练好的学生模型作为更新后的害虫识别模型；本发明提供的害虫识别模型更新、害虫识别方法、装置及电子设备，学生模型在获取识别第二害虫种类害虫的知识的同时，还能学习到识别第一害虫种类害虫的知识，能避免害虫识别模型可识别害虫种类的固化，能降低害虫识别模型更新所需的计算资源和所需的更新时间，能为害虫种类识别提供技术支持，能提高害虫种类识别的准确率和效率。

本发明授权害虫识别模型更新、害虫识别方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种害虫识别模型更新方法，其特征在于，包括： 获取原始害虫识别模型作为教师模型； 基于所述教师模型构建学生模型； 基于第一样本图像、所述第一样本图像的害虫标注信息、第一害虫识别结果以及增量学习损失函数对所述学生模型进行蒸馏训练，获得训练好的学生模型作为更新后的害虫识别模型； 其中，所述教师模型是基于第二样本图像和所述第二样本图像的害虫识别结果训练得到的；所述第一样本图像中包括的第一害虫种类与第二样本图像中包括的第二害虫种类不同；所述第一害虫识别结果是将所述第一样本图像输入所述教师模型，由所述教师模型输出的； 所述增量学习损失函数包括所述学生模型的模型训练损失函数；所述模型训练损失函数基于第一预测害虫识别结果和所述第一样本图像的害虫标注信息确定；所述第一预测害虫识别结果是将所述第一样本图像输入训练中的学生模型，由所述训练中的学生模型输出的； 所述模型训练损失函数中的变量包括所述第一预测害虫识别结果中每一预测框中是否包含所述第一害虫种类害虫的预测值；所述预测框用于在所述第一预测害虫识别结果中标识识别到的害虫； 所述增量学习损失函数还包括所述学生模型和所述教师模型之间的知识蒸馏损失函数； 所述知识蒸馏损失函数基于所述第一预测害虫识别结果和所述第一害虫识别结果确定； 所述知识蒸馏损失函数中的变量包括所述第一预测害虫识别结果中每一预测框中是否包含所述第二害虫种类害虫的预测值以及第一害虫识别结果中每一标识框中是否包含所述第二害虫种类害虫的真值，和或，所述第一预测害虫识别结果中每一预测框中所述第二害虫种类的害虫的位置信息以及所述第一害虫识别结果中每一标识框中所述第二害虫种类的害虫的位置信息；所述标识框用于在所述第一害虫识别结果中标识识别到的害虫； 所述知识蒸馏损失函数，包括：类别蒸馏损失函数； 所述类别蒸馏损失函数基于L2 loss构建； 在所述知识蒸馏损失函数包括类别蒸馏损失函数的情况下，所述知识蒸馏损失函数中的变量包括所述第一预测害虫识别结果中每一预测框中是否包含所述第二害虫种类害虫的预测值以及第一害虫识别结果中每一标识框中是否包含所述第二害虫种类害虫的真值； 所述知识蒸馏损失函数，包括：定位蒸馏损失函数； 所述定位蒸馏损失函数基于L2 loss构建； 在所述知识蒸馏损失函数包括定位蒸馏损失函数情况下，所述知识蒸馏损失函数中的变量包括所述第一预测害虫识别结果中每一预测框中所述第二害虫种类的害虫的位置信息以及所述第一害虫识别结果中每一标识框中所述第二害虫种类的害虫的位置信息。

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北京市农林科学院信息技术研究中心，其通讯地址为：100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107；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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