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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学;黑龙江省农垦科学院;黑龙江生态工程职业学院(中共黑龙江省森林工业总局委员会党校)申请的专利一种昆虫密度估计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：CN117593699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202311655232.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种昆虫密度估计系统是由李熔盛;李鸿鹄;黄少滨;刘野;任志鹏设计研发完成，并于2023-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种昆虫密度估计系统在说明书摘要公布了：一种昆虫密度估计系统，它属于人工智能领域。本发明解决了现有昆虫密度估计方法需要耗费大量的人力物力，且估计结果的准确性差的问题。本发明的系统包括监控设备和服务器，且服务器上部署有昆虫密度估计模型，昆虫密度估计模型包括目标检测模块和密度估计模块；所述监控设备用于捕捉环境图像，并将捕捉的环境图像发送至服务器；所述目标检测模块用于对捕捉的环境图像进行目标检测，密度估计模块用于根据目标检测结果进行昆虫密度估计。本发明可以应用于昆虫密度估计。

本发明授权一种昆虫密度估计系统在权利要求书中公布了：1.一种昆虫密度估计系统，其特征在于，所述系统包括监控设备和服务器，且服务器上部署有昆虫密度估计模型，昆虫密度估计模型包括目标检测模块和密度估计模块；所述监控设备用于捕捉环境图像，并将捕捉的环境图像发送至服务器；所述目标检测模块用于对捕捉的环境图像进行目标检测，密度估计模块用于根据目标检测结果进行昆虫密度估计；所述对捕捉的环境图像进行目标检测之前，需要对捕捉的环境图像进行预处理；预处理是指对捕捉的环境图像进行分割，再分别对分割得到的每张子图像进行归一化处理，并将归一化处理后的每张子图像分别输入目标检测模块；所述目标检测模块的工作过程包括特征提取和目标检测两个阶段；对于归一化处理后的任意一张子图像，通过特征提取阶段提取该张子图像的特征图，通过目标检测阶段识别该张子图像中的昆虫，并根据昆虫识别结果为该张子图像中的每类昆虫分别生成一个目标概率图；目标概率图的生成方式为：对于待进行昆虫密度估计的任意一个昆虫类别i，为该类别初始化一个与该子图像特征图形状相同的目标概率图，在目标概率图中，将第i类昆虫所在的边界框区域内的像素的值置为边界框区域内的昆虫被预测为第i类的概率，将非边界框区域内的像素的值置为α；所述密度估计模块的工作过程为：步骤1、对于归一化处理后的任意一张子图像，将该张子图像对应的特征图和第i类昆虫对应的目标概率图作为密度估计模块的输入；步骤2、对特征图进行线性变换，得到线性变换结果；再将线性变换结果与第i类昆虫对应的目标概率图做逐位乘法，将做逐位乘法所得到的结果经过softmax激活函数，得到注意力分数；将注意力分数与线性变换结果做矩阵乘法得到注意力特征图；再将该张子图像对应的特征图与注意力特征图进行残差连接，并将残差连接的结果输入第i类昆虫对应的全连接密度预测器，得到该张子图像中第i类昆虫的密度；步骤3、对于来自于同一张原始图像的若干张子图像，将所述若干张子图像中第i类昆虫的密度取平均值，将得到的平均值作为原始图像中第i类昆虫的密度；对于在某个时段内捕获的全部原始图像，对各张原始图像中的第i类昆虫密度取平均值得到该时段内第i类昆虫的密度；再从全天各时段的第i类昆虫密度中选取出最大值，将选取出的最大值作为全天的第i类昆虫的密度；步骤4、同理，采用步骤1至步骤3的方法得到全天的每类昆虫的密度。

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哈尔滨工程大学;黑龙江省农垦科学院;黑龙江生态工程职业学院(中共黑龙江省森林工业总局委员会党校)，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；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”。