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龍圖騰網恭喜江西農業大學申請的專利一種林業害蟲識別方法、系統、及存儲介質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：CN119992076B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510472745.6，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種林業害蟲識別方法、系統、及存儲介質是由錢文彬;李自強;陳伏生;蔡星星設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種林業害蟲識別方法、系統、及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種林業害蟲識別方法、系統、及存儲介質，該方法包括：獲取數據集；在Yolov8n中引入DA_SCConv和EMCA；將訓練集輸入Yolov8n訓練；使用測試集對模型進行評估；將訓練集輸入Yolov8n訓練包括：將訓練集作為初始特征圖，初始特征圖經處理得到新特征圖；將新特征圖輸入SRU，區分有用信息與冗余信息；將經處理后的新特征圖輸入CRU，以重組過濾新特征圖的非必要特征；將經新特征圖與初始特征圖進行殘差連接；將特征圖輸入EMCA進行處理，捕獲通道的特征。本發明將有用信息與冗余信息分開，提高了計算性能，捕捉了數據中長距離依賴關系，提高了林業害蟲檢測的精度。

本發明授權一種林業害蟲識別方法、系統、及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種林業害蟲識別方法，其特征在于，包括如下步驟：獲取與林業害蟲相關的數據集，并將所述數據集按比例劃分為訓練集、驗證集、及測試集；基于Yolov8n網絡建立神經網絡模型，并在所述Yolov8n網絡中引入DA_SCConv模塊和EMCA模塊，以優化所述Yolov8n網絡；其中優化后的所述Yolov8n網絡依次包括骨干結構、所述DA_SCConv模塊、SPPF模塊、及所述EMCA模塊，所述DA_SCConv模塊包括空間自適應注意力單元、空間重建單元SRU、空洞卷積和通道重建單元CRU；將所述訓練集輸入優化后的所述Yolov8n網絡進行訓練；使用所述測試集對訓練好的所述神經網絡模型進行評估，以得到檢測結果；所述將所述訓練集輸入優化后的所述Yolov8n網絡進行訓練，具體包括：將所述訓練集作為初始特征圖輸入優化后的所述Yolov8n網絡，所述初始特征圖經所述骨干結構處理后得到新特征圖；將所述新特征圖輸入空間自適應注意力單元，以使所述新特征圖中的特征聚焦于空間上的預設區域；將所述新特征圖輸入所述空間重建單元SRU，以區分所述新特征圖中的有用信息與冗余信息；將經所述空間重建單元SRU處理后的新特征圖通過空洞卷積進行處理，增加感受野；將經所述空洞卷積處理后的新特征圖輸入至所述通道重建單元CRU，根據通道特征來重組和過濾所述新特征圖中的非必要特征；將經所述DA_SCConv模塊處理后的新特征圖與所述初始特征圖進行殘差連接，以優化所述新特征圖的特征表達；將優化后的所述新特征圖輸入所述SPPF模塊得到更新后特征圖；將所述更新后特征圖輸入所述EMCA模塊進行全局平均池化和全局最大池化處理，并使用自適應卷積捕獲所述Yolov8n網絡中每個通道的特征，以完成對所述Yolov8n網絡的訓練。

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江西農業大學，其通訊地址為：330045 江西省南昌市昌北經濟技術開發區志敏大道1101號；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”。