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龙图腾网获悉湘湖实验室(农业浙江省实验室);中国农业科学院植物保护研究所申请的专利基于昆虫雷达与高空灯的空中迁飞昆虫识别方法及系统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：CN120544238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511023465.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于昆虫雷达与高空灯的空中迁飞昆虫识别方法及系统是由刘大众;吴孔明;周先涌;贾慧茹;杨现明;赵胜园;苍薪竹;吕纯阳;孙露露设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于昆虫雷达与高空灯的空中迁飞昆虫识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于昆虫雷达与高空灯的空中迁飞昆虫识别方法及系统，所述方法包括步骤1：接收昆虫雷达实时监测到的每个空中迁飞昆虫的振翅频率、体长、体宽和体重四项生物参数；步骤2：将接收到的所述四项生物参数输入最优昆虫种类分类模型，得到每个空中迁飞昆虫的种类，其中所述最优昆虫种类分类模型依据统计的最近T3时间内的高空灯诱捕的昆虫种类确定。本发明能够针对昆虫雷达捕获的目标昆虫，实现实时的昆虫个体种类精准识别；根据接收的高空灯诱捕的昆虫数据实时监测真实虫情信息，并依据真实虫情信息确定最优昆虫种类分类模型，保证最优昆虫种类分类模型与真实虫情匹配，具备良好的扩展性与广谱适应能力。

本发明授权基于昆虫雷达与高空灯的空中迁飞昆虫识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于昆虫雷达与高空灯的空中迁飞昆虫识别方法，包括： 步骤1：接收昆虫雷达实时监测到的每个空中迁飞昆虫的振翅频率、体长、体宽和体重四项生物参数； 步骤2：将接收到的所述四项生物参数输入最优昆虫种类分类模型，得到每个空中迁飞昆虫的种类； 其特征在于：步骤2中，所述最优昆虫种类分类模型通过如下重复执行的步骤确定： 步骤201：按照设定的第一时间间隔T1接收高空灯诱捕的昆虫的数据； 步骤202：根据接收的高空灯诱捕的昆虫的数据，按照设定的第二时间间隔T2统计最近T3时间内的高空灯诱捕的昆虫种类，并与前一次统计的昆虫种类进行比较，若昆虫种类发生变化，执行步骤203，若昆虫种类未发生变化，执行步骤204； 步骤203：更新最优昆虫种类分类模型； 步骤204：不更新最优昆虫种类分类模型； 步骤203中，更新最优昆虫种类分类模型，包括： 步骤2031：根据步骤202中最新统计出的昆虫种类，从昆虫生物参数数据库中读取相应的昆虫生物参数数据，形成样本集； 步骤2032：使用所述样本集，应用XGBoost、随机森林和BP神经网络三种分类算法分别构建三种昆虫种类分类模型，选择F1分数最高的昆虫种类分类模型作为最优昆虫种类分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湘湖实验室(农业浙江省实验室);中国农业科学院植物保护研究所，其通讯地址为：311231 浙江省杭州市萧山区耕文路168号萧山科技创业谷大厦18层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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