中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心);中国农业科学院农业基因组研究所乔曦获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心);中国农业科学院农业基因组研究所申请的专利一种基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物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：CN119399688B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411444282.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物检测方法是由乔曦;黄宏涛;黄亦其;刘博;李再园;万方浩;钱万强设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物检测方法，该方法的步骤为：1获取外来入侵植物的图像；2对获取的外来入侵植物图像进行标注，构建外来入侵植物数据集，并按照一定的比例分为训练集、验证集和测试集；3建立改进的YOLOv9网络模型；4训练改进后的网络模型；5利用训练后的模型对外来入侵植物的图像进行检测，得到检测结果，并进行测试效果评估。本发明的基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物检测方法，通过在YOLOv9算法的基础上进行改进和优化，提供了一种高效、准确的检测方案，对外来入侵植物的监测具有显著的技术优势和实际应用价值，特别适用于大规模监测和快速响应环境，对生态保护和农业安全管理具有重要意义。
本发明授权一种基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv9算法的外来入侵植物检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取外来入侵植物的图像； 2对获取的外来入侵植物图像进行标注，构建外来入侵植物数据集，并按照一定的比例分为训练集、验证集和测试集； 3建立改进的YOLOv9网络模型； 4训练改进后的网络模型； 5利用训练后的模型对外来入侵植物的图像进行检测，得到检测结果，并进行测试效果评估； 所述步骤3具体包括： 在YOLOv9网络模型基础上，引入DynamicConv模块替换YOLOv9模型主干网络的下采样模块，以提高对外来入侵植物特征的敏感度； 在YOLOv9模型中嵌入TripletAttention注意力机制模块，以提升模型对目标区域的关注度，减少背景干扰； 使用MPDIoU作为计算边界框回归的损失函数，提高目标检测的精确度和稳定性。
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中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心);中国农业科学院农业基因组研究所，其通讯地址为：518000 广东省深圳市大鹏新区鹏飞路7号；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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