買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉三峽大學申請的專利基于小目標樣本擴充和池化加權的松材線蟲病樹檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115909066B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211441081.X，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于小目標樣本擴充和池化加權的松材線蟲病樹檢測方法是由任東;葉莎;孫航;陳邦清;譚家林;古劍設計研發完成，并于2022-11-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于小目標樣本擴充和池化加權的松材線蟲病樹檢測方法在說明書摘要公布了：基于小目標樣本擴充和池化加權的松材線蟲病樹檢測方法，具體包括以下步驟：步驟1：對不同光照、不同地勢環境下的松林進行拍攝，獲取原始圖像；步驟2：將原始圖像進行裁剪，標注裁剪之后的具有松材線蟲病樹的圖片，制作松材線蟲病樹數據集；步驟3：使用固定縮放尺度和隨機拼接的小目標樣本擴充方法，增加圖片中病樹數量特別是小尺度病樹目標數量；步驟4：構建基于池化加權注意力機制特征增強目標檢測網絡；步驟5：將松材線蟲病樹數據集輸入到池化加權注意力機制特征增強目標檢測模型中進行訓練，得到病樹識別模型；步驟6：將待識別松林圖片輸入到識別模型中識別，得到病樹的矢量位置信息；步驟7：根據病樹位置信息，清理病樹。

本發明授權基于小目標樣本擴充和池化加權的松材線蟲病樹檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于小目標樣本擴充和池化加權的松材線蟲病樹檢測方法，其特征在于,它具體包括以下步驟： 步驟1：對不同光照、不同地勢環境下的松林進行拍攝，獲取原始圖像； 步驟2：將原始圖像進行裁剪，標注裁剪之后的具有松材線蟲病樹的圖片，制作松材線蟲病樹數據集； 步驟3：使用固定縮放尺度和隨機拼接的小目標樣本擴充方法，增加圖片中病樹數量特別是小尺度病樹目標的數量； 步驟4：構建基于池化加權注意力機制的一階段特征增強目標檢測網絡； 步驟5：將松材線蟲病樹數據集輸入到池化加權注意力機制特征增強目標檢測模型中進行訓練，得到病樹識別模型； 步驟6：將待識別松林圖片輸入到識別模型中識別，得到病樹的矢量位置信息； 步驟7：根據病樹位置信息，清理病樹； 在步驟4中，構建基于池化加權注意力機制的一階段特征增強目標檢測網絡,具體包括以下步驟： 3-1：首先將松材線蟲病樹數據集中的圖片輸入到殘差網絡中提取松材線蟲病樹特征，得到特征圖C1、特征圖C2、特征圖C3、特征圖C4、特征圖C5； 3-2：構建基于池化加權注意力模塊，具體包括以下步驟： 3-2-1：首先對輸入的H*W*C的特征圖F進行全局平均池化和全局最大池化操作得到兩個1*1*C的一維特征向量； 3-2-2：將兩個1*1*C的一維特征向量通過執行大小為K的快速一維卷積操作生成兩個通道權重值KM和KA，其中k是通過通道維度C的映射自適應確定的： 其中：γ和b為常量，k為計算出來臨近的奇數值； 3-2-3：將兩個通道權重值KM和KA進行自適應地加權融合操作，得到池化加權后的池化加權注意力權重值X,如下公式所示： X＝λKM+βKA； 其中λ和β是兩個超參數； 3-2-4：將池化加權后的池化加權注意力權重值X經過Sigmod激活函數將權重歸一化到0-1之間，得到最終的加權注意力權重X′；最后，將加權注意力權重X′與特征圖F進行重校準，得到加權注意力特征圖F′，具體公式如下所示： F′＝F*X′； 3-3：將特征圖C2、特征圖C3經過1*1的卷積操作后輸入到池化加權注意力模塊中，得到經過池化加權注意力操作的特征圖C2、經過池化加權注意力操作的特征圖C3； 3-4：將經過池化加權注意力操作的特征圖C2、經過池化加權注意力操作的特征圖C3和特征圖C4、特征圖C5輸入到金字塔特征融合模塊，得到預測特征圖P2、預測特征圖P3、預測特征圖P4、預測特征圖P5； 3-5：最后分別將預測特征圖輸入到分類檢測頭和回歸檢測頭中，獲得目標的類別信息和位置信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人三峽大學，其通訊地址為：443002 湖北省宜昌市西陵區大學路8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。