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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种害虫识别装置及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：CN118556660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202410723403.2，技术领域涉及：A01M1/04；该发明授权一种害虫识别装置及方法是由王鲲鹏;蒲海波;鲜军庭;罗翊铭;蒋欣航;黄瑞;徐林;原伟泽;穆炯;李志勇设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种害虫识别装置及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及作物害虫识别领域，具体涉及一种害虫识别装置及方法，能够实时清理害虫尸体，提高害虫识别的精度。方案包括杀虫灯主体1、诱虫灯2、电压检测模块、控制模块以及害虫识别模块，所述杀虫灯主体1包括害虫收集器5、器件盒103、高压电网104，所述害虫识别模块包括摄像头3、边缘计算板，器件盒103与高压电网104固定连接，害虫收集器5安装在高压电网104下方，电压检测模块、控制模块以及边缘计算板安装在器件盒103中，电压检测模块以及边缘计算板与控制模块电连接，摄像头3固定在诱虫灯2的下方，并与边缘计算板电连接，边缘计算板上部署有基于改进的YOLOv8害虫识别模型，用于对害虫进行识别。本发明适用于作物害虫识别。

本发明授权一种害虫识别装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种害虫识别方法，其特征在于，包括： S1、获取害虫数据集，对害虫数据集进行预处理； S2、将经预处理后的害虫数据集划分为训练集、验证集和测试集三个子集； S3、构建改进的YOLOv8模型； S4、将训练集输入至改进的YOLOv8模型，进行迁移学习，将预测结果与真实结果对比，计算损失函数，并更新网络权重，若达到预设的迭代次数，训练结束，导出训练出的浮点模型； S5、准备校准数据，将导出的浮点模型量化转换为边缘计算板使用的定点模型； S6、将定点模型部署至边缘计算板，测试定点模型性能，进行害虫识别； 利用ASF-YOLO改进原始版本的YOLOv8中的Neck以及使用边界框损失函数Focaler-IoU； 具体包括：增加尺度序列特征融合模块、三重特征编码器模块、通道和位置注意力机制，所述尺度序列特征融合模块融合从Backbone中提取的P3、P4和P5的特征图，在尺度序列特征融合模块中，P3、P4和P5特征图被归一化为相同的大小，通过上采样操作后，堆叠在一起作为3D卷积的输入；所述三重特征编码器模块通过在空间维度上拼接不同尺寸的特征来捕获目标的详细信息，通过PANet结构将三重特征编码器模块的详细特征信息整合到各个特征分支中，然后将这些特征分支与尺度序列特征融合模块的多尺度信息结合到P3分支中，所述通道和位置注意力机制包括通道注意力网络和位置注意力网络，所述通道注意力网络通过平均池化和1D卷积来生成每个通道权重，使用Sigmoid函数进行归一化，所述位置注意力网络分别对宽度和高度进行平均池化，通过一个卷积层和Sigmoid函数生成空间权重，所述通道权重和空间权重通过哈达玛积合并，产生最终的加权输出； 所述边界框损失函数Focaler-IoU根据交并比的值来调整损失，当交并比小于一个下限阈值d时，损失为0，当交并比大于一个上限阈值u时，损失为1，当交并比大于等于d并且小于等于u时，损失是一个根据交并比值线性递增的函数，允许损失函数在一定区间内对交并比敏感，具体公式如下： 。

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