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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于注意力机制和中心圆采样的松材线虫病树检测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：CN115761477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211221100.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于注意力机制和中心圆采样的松材线虫病树检测方法是由任东;彭宜生;孙航;叶莎;陈邦清;古剑设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制和中心圆采样的松材线虫病树检测方法在说明书摘要公布了：一种基于注意力机制和中心圆采样的松材线虫病树检测方法，它包括以下步骤：步骤1：获得松材线虫病树图片并制作成数据集；步骤2：将松材线虫病树数据集输入到全局多尺度通道自适应网络中进行训练，获得训练后的松材线虫病树识别模型；步骤3：将需要识别的松林影像输入到松材线虫病树识别模型中，获得病树的识别结果以及经纬度坐标；步骤4：根据病树坐标找到病树，将患病早期的病树进行药物治疗，患病中晚期的病树进行砍伐焚烧处理。本发明的目的是为了解决现有针对松材线虫病树检测的方法存在的忽视了正负样本采样时正样本采样范围与松材线虫病树目标的圆形形态不匹配导致采样质量不高的技术问题。

本发明授权一种基于注意力机制和中心圆采样的松材线虫病树检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制和中心圆采样的松材线虫病树检测方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤1：获得松材线虫病树图片并制作成数据集； 步骤2：将松材线虫病树数据集输入到全局多尺度通道自适应网络中进行训练，获得训练后的松材线虫病树识别模型； 步骤3：将需要识别的松林影像输入到松材线虫病树识别模型中，获得病树的识别结果以及经纬度坐标； 步骤4：根据病树坐标找到病树，将患病早期的病树进行药物治疗，患病中晚期的病树进行砍伐焚烧处理； 在步骤2中，构建全局多尺度通道自适应网络，具体包括如下步骤： 2-1：构建特征提取主干网络，获得特征图； 2-2：构建全局多尺度通道注意力模块GMCA，将从主干网络中提取到的特征图输入进该模块，进一步提取提征图，并将得到的特征图输入到特征融合模块FPN中进行特征融合增强操作，得到最终特征图； 2-3：采用中心圆正负样本筛选方法，对最终特征图进行正负样本采样； 2-4：将正负样本输入到分类和回归子网络中，获得样本的识别结果； 全局多尺度通道自适应网络如下： 对输入图经过主干网络进行下采样操作，得到特征图C2、特征图C3、特征图C4、特征图C5，将特征图C2、特征图C3、特征图C4、特征图C5输入到全局多尺度通道注意力模块GMCA中进行进一步特征提取，得到特征图L2、特征图L3、特征图L4、特征图L5，将得到的特征图L2、特征图L3、特征图L4、特征图L5输入到特征融合模块FPN中得到特征融合增强后的特征图P2、特征图P3、特征图P4、特征图P5，将特征融合增强后的特征图经过中心圆正负样本筛选模块采集病树的正负样本，将采集的正负样本输入到分类和回归子网络中，获得样本的识别结果。

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