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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利一种农业虫害图像检测分类方法及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：CN116524283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310779764.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种农业虫害图像检测分类方法及系统是由李东明;崔海滨;张丽娟;赵翠星;丁工程设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农业虫害图像检测分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农业虫害图像检测分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：对获取到的待分类农业虫害图像预处理，将预处理后的待分类农业虫害图像划分为训练集和测试集；S2：将图像分类模型作为农业虫害图像的分类模型，所述图像分类模型为改进后的YoloX模型，以YoloX模型为基本架构，darknet53特征提取模块替换为Swin‑Transformer模块、在neck网络的FPN特征融合模块加入DG模块、CLFM模块，设置Focalloss损失函数；S3：利用训练集对图像分类模型进行训练；S4：利用训练好的图像分类模型对测试集进行检测，输出农业虫害图像检测分类结果。本发明实现了提升农业虫害图像检测分类准确率，对YoloX模型改进，引入Focalloss目标损失函数，提高农业虫害图像的检测分类效果、适应性。

本发明授权一种农业虫害图像检测分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农业虫害图像检测分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对获取到的待分类农业虫害图像预处理，将预处理后的待分类农业虫害图像划分为训练集和测试集； S2：将图像分类模型作为农业虫害图像的分类模型，所述图像分类模型为改进后的YoloX模型，以YoloX模型为基本架构，darknet53特征提取模块替换为Swin-Transformer模块、在neck网络的FPN特征融合模块加入DG模块、CLFM模块，设置Focalloss损失函数； 所述DG模块包括通道注意力机制和空间注意力机制，所述通道注意力机制和空间注意力机制分别为DWConv卷积和GAM注意力机制；所述DG模块用于对预处理后的农业虫害图像进行上采样和下采样操作； 步骤S2所述CLFM模块的运算过程，具体为： P1、将所述Swin-Transformer模块产生的第一特征图表示为图像特征值f1；FPN特征提取模块中的第二C3层特征值表示为图像特征值f2；将图像特征值f1与图像特征值f2作为输入同时进入到CLFM模块，用于融合并提取不同输出大小的特征信息； P2、将图像特征值f1进行组卷积操作，得到静态特征值k1； 所述组卷积包括多个滤波器组并且被配置为接收多个输入通道，将所述多个输入通道划分为多个通道组，并将每个相应的通道组与相应的滤波器组进行卷积，其中，每个通道组包括一个或多个通道；组卷积操作为在空间上对22的面积大小内的所有相邻关键值进行组卷积； P3、将静态特征值k1与图像特征值f1进行连接操作，在连接操作后，进行1×1卷积操作，得到注意力矩阵A； 所述注意力矩阵是通过两个矩阵相乘计算得到注意力权重，再作用于另外一个矩阵得到整体权重和输出； P4、将输入图像特征值f2进行1x1卷积操作，得到图像特征值V1； P5、将图像特征值V1和注意力矩阵A相乘得到动态特征值k2，公式为：；式中，表示按元素进行融合操作； P6、为了匹配动态特征值k2的大小，对静态特征值k1进行卷积操作，CLT模块为静态特征值k1和动态特征值k2的拼接； S3：利用训练集对图像分类模型进行训练； S4：利用训练好的图像分类模型对测试集进行检测，输出农业虫害图像检测分类结果。

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