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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种基于GAFNet的轻量级水稻害虫检测方法及电子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：CN120912872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511431289.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于GAFNet的轻量级水稻害虫检测方法及电子设备是由周阳;黄万强;王晶;杨天夫;徐艳蕾;刘梦;朱元庆设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAFNet的轻量级水稻害虫检测方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GAFNet的轻量级水稻害虫检测方法及电子设备。设计了全局注意力融合与空间金字塔池化模块，以捕捉全局上下文并聚合多尺度特征。在此基础上，提出一种C3‑EFSA，通过深度可分离卷积和轻量化通道注意力机制优化特征表示，从而提升复杂背景下的区分能力。构建了增强型Ghost检测头，集成了增强型Ghost卷积EGConv、SE模块与SiLU激活函数，以减少冗余并进一步提升轻量化结构。最后，提出了一种专为复杂虫害检测场景优化的增强型损失函数FECIoU，该函数基于CIoU，引入了数值稳定项与困难样本加权机制，进一步优化了遮挡害虫的定位鲁棒性。该轻量级目标检测模型能够实现不同类别水稻虫害的检测，并适用于实际部署。

本发明授权一种基于GAFNet的轻量级水稻害虫检测方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于GAFNet的轻量级水稻害虫检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取包含多种类别水稻害虫的图像数据集，并对所述图像数据集进行预处理和数据增强，构建训练集、验证集和测试集； S2、构建轻量级目标检测模型GAFNet，所述GAFNet模型以YOLO11n网络为基线，并集成以下模块： 全局注意力融合与空间金字塔池化模块，用于替代原网络中的SPPF模块，以捕捉全局上下文信息并聚合多尺度特征； C3高效特征选择注意力模块，通过深度可分离卷积和轻量化通道注意力机制优化特征表示，以提升复杂背景下的特征区分能力； 增强型Ghost检测头EGDetect，用于替换原网络中的标准检测头，所述EGDetect集成增强型Ghost卷积、SqueezeandExcitation模块与SiLU激活函数，以减少计算冗余； S3、使用所述训练集对所述GAFNet模型进行训练，训练过程中采用增强型损失函数FECIoU，所述FECIoU损失函数基于CIoU损失函数引入数值稳定项与困难样本加权机制，以优化对遮挡害虫的定位鲁棒性； S4、使用训练好的所述GAFNet模型对输入的水稻图像进行害虫检测，输出害虫的类别和位置信息。

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