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龙图腾网获悉中国科学院动物研究所申请的专利一种基于细粒度子空间感知的昆虫精子检测跟踪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：CN120599609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510703300.4，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于细粒度子空间感知的昆虫精子检测跟踪方法及系统是由康乐;张姗姗;李叔罡;何静;王欣然设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于细粒度子空间感知的昆虫精子检测跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于细粒度子空间感知的昆虫精子检测跟踪方法及系统，涉及昆虫生殖防控技术领域，对昆虫精子图像进行边界框标注，建立数据集；通过数据集训练预设的精子目标检测模型；将模型中细粒度子空间感知注意力模块输出的特征图与经过边界框标注后的昆虫精子图像结合，获取跟踪向量；以模型中检测头输出的目标边界框与跟踪向量作为输入，输入预设的精子目标跟踪模型，基于预测状态与观测向量计算马氏距离和外观距离，通过马氏距离和外观距离构建综合匹配代价，在基于综合匹配代价和匈牙利算法计算全局最优匹配方案，对成功匹配的目标进行轨迹状态更新，输出跟踪结果。本发明实现了对昆虫精子的检测跟踪。

本发明授权一种基于细粒度子空间感知的昆虫精子检测跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度子空间感知的昆虫精子检测跟踪方法，其特征在于，包括： 获取昆虫精子图像，对所述昆虫精子图像进行边界框标注，经边界框标注后的昆虫精子图像作为数据集； 通过所述数据集训练预设的精子目标检测模型； 将所述精子目标检测模型中细粒度子空间感知注意力模块输出的特征图与原始经过边界框标注后的昆虫精子图像进行结合，获取跟踪向量； 以所述精子目标检测模型中检测头输出的目标边界框与跟踪向量作为输入，输入预设的精子目标跟踪模型，基于预测状态与观测向量计算马氏距离和外观距离，通过所述马氏距离和外观距离构建综合匹配代价，在基于综合匹配代价和匈牙利算法计算全局最优匹配方案，对成功匹配的目标进行轨迹状态更新，输出跟踪结果； 所述预设的精子目标检测模型具体包括在原YOLOv8模型的第二、三、四个C2f模块后依次加入维度通道个数K为16、8、4的细粒度子空间感知注意力模块； 所述细粒度子空间感知注意力模块具体为： 将输入特征图划分为个互斥的子空间： ； ； 其中，，是每个子空间的通道数，是第个子空间的特征图，是输入特征的通道数，和分别是特征图的高和宽； 在每个子空间内，利用深度卷积和最大池化操作提取局部显著特征： ； 其中，是第个子空间的深度卷积核，是核大小为，步长为1的最大池化操作；表示ReLU激活函数，是第个子空间提取到的局部显著特征； 对每个子空间的局部显著特征应用逐点卷积和Softmax操作，生成对应的注意力权重： ； 其中，是第个子空间逐点卷积核，在特征图的空间维度上归一化，保证： ； 利用生成的注意力权重对原始特征进行加权，得到重分布特征： ； 其中：表示逐元素相乘，将注意力图作用于原始特征，表示逐元素相加，通过残差连接保留原始特征信息； 最终，将所有子空间的重分布特征拼接为输出特征： ； 在输入输入预设的精子目标跟踪模型之前，还包括： 假设在第t帧图像中，在精子目标检测模型共检测到个昆虫精子目标，每个目标的边界框表示为： ； 同时获得其检测置信度； 经过细粒度子空间感知注意力模块在K=16，K=8，K=4的网络在不同阶段输出相应的特征图表示为：，，；其中，表示在K=16时的输出特征图； 对于检测出的第个目标，从原图像中截取对应的ROI区域进行浅层CNN的特征提取，得到一个基础特征向量；在，，中截取与该目标ROI相对应的空间位置，获得多尺度的目标特征向量：，，；将以上特征向量进行处理，得到最终用于跟踪的跟踪向量： ； 所述预设的精子目标跟踪模型具体包括： 给定第个跟踪轨迹在第帧的卡尔曼滤波器状态向量，第帧的预测状态表示为： ； 其中，为状态转移矩阵，为过程噪声，在本帧检测到的目标中，每个边界框会产生一个观测向量，其中表示边界框的中心点坐标，表示边界框的宽和高，采用公式将转换为： ； 对预测状态与观测向量先进行“运动模型”筛选，计算马氏距离： ； 其中为观测矩阵，为协方差矩阵，若超过阈值则剔除该匹配对； 在通过马氏距离的匹配候选中，令跟踪轨迹在上次成功匹配时保存的特征向量为，令当前检测目标的特征向量为，采用余弦相似度度量： ； 越小，表示外观特征越相似，越适合匹配同一目标； 构造一个综合匹配代价： ； 其中，为权衡系数，通过匈牙利算法在检测目标与轨迹间寻找全局最优匹配方案； 若某个轨迹在若干帧内未成功匹配到任何检测结果，则将其标记为“丢失”并保留一定数量的外观特征历史，当新的检测出现时，根据多尺度特征与历史“丢失”轨迹特征比对： ； 若外观距离小于阈值，则判定检测与丢失轨迹同属同一昆虫精子目标，并恢复跟踪ID；对于第帧的每个成功匹配目标，得到其更新后的预测状态以及对应的目标ID，形成完整的昆虫精子运动轨迹序列。

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