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龍圖騰網恭喜三亞中國農業科學院國家南繁研究院申請的專利基于YOLO算法的棉花蟲害檢測與抗蟲性評估方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119625582B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510146893.9，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權基于YOLO算法的棉花蟲害檢測與抗蟲性評估方法及系統是由彭軍;曹正龍;李緣君;匡猛;黃龍雨;陳慶卓;杜愛;黃義文;吳玉珍;周大云;付守陽設計研發完成，并于2025-02-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于YOLO算法的棉花蟲害檢測與抗蟲性評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于YOLO算法的棉花蟲害檢測與抗蟲性評估方法及系統，其中基于YOLO算法的棉花蟲害檢測方法，包括：步驟11：使用無人機在指定棉田區域上空采集包含棉花植株的圖像；步驟12：對無人機采集的圖像進行預處理，以及標注，得到數據集；步驟13：將數據集隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集；步驟14：選擇包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的YOLO系列算法，分別進行訓練，得到各算法對應的檢測模型；步驟15：對各算法對應的檢測模型進行性能評估及優化，確定最終檢測模型；步驟16：采用最終檢測模型，對棉花蟲害進行檢測，給出檢測結果。本發明確定的最終檢測模型大幅提高了棉花蟲害檢測的速度和精確度，尤其是在復雜棉田背景下，所得最終檢測模型的F1分數達到0.947。

本發明授權基于YOLO算法的棉花蟲害檢測與抗蟲性評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于YOLO算法的棉花蟲害檢測方法，包括：步驟11：使用無人機在指定棉田區域上空采集包含棉花植株的圖像；步驟12：對無人機采集的圖像進行預處理，以及標注，得到數據集；步驟13：將數據集隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集；其特征在于，還包括：步驟14：選擇包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的YOLO系列算法，分別進行訓練，得到各算法對應的檢測模型；步驟15：對各算法對應的檢測模型進行性能評估及優化，確定最終檢測模型；步驟16：采用最終檢測模型，對棉花蟲害進行檢測，給出檢測結果；步驟14中，對YOLOv8算法進行改進，包括：使用BiFormerBlock模塊替代YOLOv8中Backbone部分中的第一階段和第二階段的特征提取模塊中的C2f，且在第一階段的BiFormerBlock模塊之前設置PatchEmbedding模塊，在其他階段的BiFormerBlock模塊之前設置PatchMerging模塊；引入PWconv模塊替代Backbone部分中的第三階段和第四階段的特征提取模塊中的C2f；在YOLOv8模型的Head部分中引入CAFM模塊，所述CAFM模塊設置于Head部分中的Conv層和Conv2d層之間。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人三亞中國農業科學院國家南繁研究院，其通訊地址為：572024 海南省三亞市崖州區崖州灣科技城標準廠房二期三樓C261區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。