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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利轻量化模型和注意力机制的病虫害检测模型与训练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：CN120823475B 。

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：202510728514.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权轻量化模型和注意力机制的病虫害检测模型与训练方法是由郑胜;陈晓玥;贾诚;陈文杰;韩世扬设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化模型和注意力机制的病虫害检测模型与训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化模型和注意力机制的病虫害检测模型与训练方法，属于深度学习技术领域。该模型基于YOLOv8‑Seg架构，通过引入轻量化MobileViT主干网络替代原CSPDarknet53，结合全局特征融合模块与坐标注意力机制，在降低参数量和计算复杂度的同时增强了特征表达能力；在颈部网络采用双向特征金字塔网络替代原FPN结构，充分挖掘了多尺度特征和上下文信息，优化了多尺度特征融合。模型结合SAM2的分割能力与YOLO‑SEG的目标检测能力，实现了形状自适应的标注，有效屏蔽了复杂背景对于检测精度的影响。mAP@[0.5:0.95]稳定在0.8‑0.9，各病害类别精度与召回率指标均衡性良好。

本发明授权轻量化模型和注意力机制的病虫害检测模型与训练方法在权利要求书中公布了：1.轻量化模型和注意力机制的病虫害检测模型，其特征在于，基于YOLOv8-Seg并进行如下调整： 1在主干网络Backbone中，CSPDarknet53替换为轻量化MobileViT主干网络，所述轻量化MobileViT主干网络包括串联堆叠的五层结构，每层结构包括Conv2d和MobileViTBlock模块，所述Conv2d和MobileViTBlock模块依次对特征图进行处理，第三层结构、第四层结构和第五层结构分别向颈部网络neck的坐标注意力模块输出特征图； 2颈部网络neck包括坐标注意力模块、全局特征压缩器模块和串联堆叠的2-4个双向特征金字塔网络BiFPN，所述坐标注意力模块、全局特征压缩器模块和双向特征金字塔网络BiFPN依次对特征图进行处理并输出至头部网络Head； 所述MobileViTBlock模块基于标准MobileViTBlock模块进行调整； 所述MobileViTBlock模块分别对特征图进行局部特征提取和全局特征建模，再融合局部特征提取的局部细节和全局特征建模的全局上下文信息并保持与输入相同的空间分辨率； 所述局部特征提取的过程为：通过深度可分离卷积3*3进行处理，再通过1*1卷积进行跨通道信息融合，再进行批归一化并通过SiLU激活函数进行平滑非线性变换，最后通过1*1卷积调整至目标输出维度以提取局部细节； 所述全局特征建模过程包括：对特征图按2*2大小划分patches以进行分割，将2D特征转换为序列格式以进行张量重排，然后进行层归一化，再通过Transformer编码器进行3层编码处理，最后将序列转回2D空间结构以进行特征重组以让每个位置均包括全局上下文信息。

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武汉工程大学，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206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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