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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利杂草种子检测模型的训练方法、应用方法、装置及设备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：CN120107566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510578007.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权杂草种子检测模型的训练方法、应用方法、装置及设备是由张硕;强建伟;刘泽;乔曦;陈雨;靳红玲;陈军设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本杂草种子检测模型的训练方法、应用方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种杂草种子检测模型的训练方法、应用方法、装置及设备。方法包括：获取杂草种子的图像数据集；在预设的目标检测模型的特征金字塔网络中增加将第一特征图上采样至第二特征图，并删除第一采样模块，得到修改后的特征金字塔网络；在目标检测模型的路径聚合网络中增加将第二特征图下采样至第一特征图的模块，并删除第二采样模块，得到修改后的路径聚合网络；将目标检测模型的骨干网络中的粗‑细模块替换为重参数化视觉几何组模型，并舍弃第三采样模块，得到修改后的骨干网络；根据修改后的特征金字塔网络、修改后的路径聚合网络和修改后的骨干网络，得到杂草种子检测模型，并使用图像数据集中的训练集对杂草种子检测模型进行训练。

本发明授权杂草种子检测模型的训练方法、应用方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种杂草种子检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取杂草种子的图像数据集； 在预设的目标检测模型的特征金字塔网络中增加第一路径，并删除第一采样模块，得到修改后的特征金字塔网络；所述第一路径用于将第一特征图上采样至第二特征图的尺寸后进行融合，所述第一特征图的尺寸小于所述第二特征图的尺寸；所述第一采样模块用于将第三特征图上采样至第四特征图的尺寸并融合，所述第三特征图的尺寸小于所述第四特征图的尺寸； 在所述目标检测模型的路径聚合网络中增加第二路径，并删除第二采样模块，得到修改后的路径聚合网络；所述第二路径用于将所述第二特征图下采样至所述第一特征图的尺寸后进行融合；所述第二采样模块用于将所述第四特征图下采样至所述第三特征图的尺寸并融合； 将所述目标检测模型的骨干网络中的粗-细模块替换为重参数化视觉几何组模型；删除所述骨干网络中位于第五预设层的卷积层和位于第六预设层的粗-细模块，得到修改后的骨干网络；所述重参数化视觉几何组模型包括：一个初始模块、三个重参数化模块、两个残差块、一个平均池化模块、一个连接层以及一个输出层； 根据所述修改后的特征金字塔网络、所述修改后的路径聚合网络和所述修改后的骨干网络，得到杂草种子检测模型，并使用所述图像数据集中的训练集对所述杂草种子检测模型进行训练。

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