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龙图腾网获悉安徽省农业科学院农业经济与信息研究所申请的专利一种基于混合注意力机制改进的农业害虫目标检测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：CN119963824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510373438.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于混合注意力机制改进的农业害虫目标检测方法是由管博伦;董伟;张立平;孔娟娟;朱静波;张萌设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合注意力机制改进的农业害虫目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农业害虫目标检测技术领域，具体的是一种基于混合注意力机制改进的农业害虫目标检测方法，所述检测方法如下：将摄像头采集的农业害虫图片存入存储设备内，从存储设备读取图片数据，将图片数据输入基于混合注意力机制改进的目标检测网络中，对害虫进行特征提取，根据害虫特征实现害虫目标检测功能，基于混合注意力机制改进的检测网络包括特征提取网络、特征金字塔网络、候选识别区域和输出网络；通过引入GCT模块和EIOU函数，优化不同通道对显著性特征提取的作用，提高了模型对目标的定位能力，融合CBAM特征提取模块，在通道和空间两个维度上进行注意力的计算，提高害虫目标检测效果准确度。

本发明授权一种基于混合注意力机制改进的农业害虫目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合注意力机制改进的农业害虫目标检测方法，其特征在于，所述检测方法如下：将摄像头采集的农业害虫图片存入存储设备内，从存储设备读取图片数据，将图片数据输入基于混合注意力机制改进的目标检测网络中，对害虫进行特征提取，根据害虫特征实现害虫目标检测功能，基于混合注意力机制改进的目标检测网络包括特征提取网络、特征金字塔网络、候选识别区域和输出网络，基于混合注意力机制改进的目标检测网络以FasterRCNN网络为基础模型，在其特征提取网络的Backbone中，将Backbone中的原始的Bottlenect模块替换成GBottlenect模块，GBottlenect模块由GCT和三个卷积层构成，GCT是提取计算通道相互关系的特征模块，三个卷积层用来提取主要的特征； 所述特征金字塔网络由不同尺度的特征组成，该特征是由不同层上的GBottlenect模块所提取的，这些不同尺度的特征被送入特征金字塔的各层，特征金字塔网络由P2、P3、P4、P5和P6五层组成，每一层单独提取对应尺度的特征图，特征金字塔通过对深层语义特征进行上采样和对浅层语义特征进行下采样的方法，将高层特征图的语义信息与低层特征图的空间信息进行融合，增加模型对多尺度目标的检测精度； 所述特征提取网络中的最后一个GBottlenect模块后面添加CBAM特征提取模块，通过通道和空间两个维度来提取特征重点区域，输入的特征首先经过通道注意力模块形成通道特征图，其次通过空间注意力模块形成空间特征图，最终将通道和空间特征图分别相乘得到输出特征图； 将所述图片数据首先输入特征提取网络进行初级特征提取，通过GCT模块对提取的初级特征做通道上的通道特征提取，接着特征图被送入两个分支，一个分支是通过特征金字塔网络来提取和融合不同特征层上的通道特征，另一个分支是最底层的通道特征被送入CBAM特征提取模块中提取通道和空间上的重要特征，最后将重要特征送入候选识别区域，在通过输出网络输出特征，在输出网络中将IOU损失函数替换为EIOU损失函数，实现对害虫目标精准检测。

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