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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于多尺度注意力学习网络的害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：CN114140663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202111470631.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于多尺度注意力学习网络的害虫识别方法及系统是由张友梅;冯富祥;张瑜;李彬设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度注意力学习网络的害虫识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多尺度注意力学习网络的害虫识别方法，包括获取包含害虫的图像；根据获取的包含害虫的图像，利用多尺度注意力学习网络模型获得图像识别结果；其中，所述获取包含害虫的图像后，将包含害虫的图像划分为训练集与测试集；通过解耦学习策略对多尺度注意力学习网络模型进行训练。本发明的农业害虫识别算法，可以同时解决害虫识别的背景复杂多变、害虫间相似度过高、数据分布不平衡带来的问题；MS‑ALN中的TLM可以有效地定位害虫的目标，并且将其裁剪出来，ADM与ARM可以进一步鼓励网络学习区分害虫类别的细粒度特征，三个模块相结合可以有效地提高害虫分类的精度。

本发明授权一种基于多尺度注意力学习网络的害虫识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度注意力学习网络的害虫识别方法，其特征在于，包括：获取包含害虫的图像；根据获取的包含害虫的图像，利用多尺度注意力学习网络模型获得图像识别结果；其中，所述获取包含害虫的图像后，将包含害虫的图像划分为训练集与测试集；通过解耦学习策略对多尺度注意力学习网络模型进行训练；所述多尺度注意力学习网络模型包括目标定位模块、注意力检测模块和注意力删除模块；所述目标定位模块用于对输入的图像数据进行特征值提取和聚合，得到害虫目标图；所述注意力检测模块用于将害虫目标图进行特征值提取和聚合，并且统一放大，得到害虫部件图；所述注意力删除模块将害虫部件图进行删除操作得到注意力删除图；在解耦学习过程中，首先采用样本平均策略训练网络全局的参数，然后再冻住特征提取网络的参数，采用类平均采样策略单独训练分类器的参数。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。