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龍圖騰網(wǎng)獲悉四川農(nóng)業(yè)大學(xué)申請的專利基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測算法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120472149B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510940563.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/25；該發(fā)明授權(quán)基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測算法是由高樺涓;廖一燃;周矗;劉香;李佳澤設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測算法，包括以下步驟：采集稻田RGB圖像并預(yù)處理生成異常圖像；將異常圖像輸入MedVSSM模塊，通過Mamba狀態(tài)空間模型提取全局遠(yuǎn)距離依賴特征，結(jié)合CNN提取蟲體輪廓、病斑紋理等局部特征，融合輸出多尺度特征；經(jīng)C2F?MedVSSM模塊進(jìn)行跨層語義增強與路徑聚合，通過動態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)生成優(yōu)化特征圖；由YOLOv8模塊輸出目標(biāo)檢測框、類別及置信度，經(jīng)非極大值抑制處理后獲得最終檢測結(jié)果。本發(fā)明通過融合Mamba全局建模能力與CNN局部特征提取優(yōu)勢，通過動態(tài)權(quán)重機制實現(xiàn)特征互補，有效提升復(fù)雜光照、葉片遮擋等場景下的檢測精度，對水稻病蟲害防控具有實際應(yīng)用價值。

本發(fā)明授權(quán)基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測算法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測算法，其特征在于，包括以下步驟： S1、通過終端設(shè)備采集稻田的RGB圖像，并對所述RGB圖像進(jìn)行預(yù)處理，生成異常RGB圖像； S2、將所述異常RGB圖像輸入MedVSSM模塊，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取多尺度的局部細(xì)節(jié)特征，將多尺度的局部細(xì)節(jié)特征中的高層語義特征輸入Mamba狀態(tài)空間模型，通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣和輸入矩陣捕捉遠(yuǎn)距離病害區(qū)域間的全局依賴關(guān)系，輸出全局遠(yuǎn)距離依賴特征； S3、將所述局部細(xì)節(jié)特征和全局遠(yuǎn)距離依賴特征輸入至C2F-MedVSSM模塊，通過跨層信息傳遞機制對不同層級特征圖進(jìn)行動態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)，結(jié)合通道注意力機制計算低層與高層特征的自適應(yīng)權(quán)重，再通過特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行跨層語義增強與路徑聚合，生成優(yōu)化后的多尺度特征圖； S4、將所述優(yōu)化后的多尺度特征圖輸入YOLOv8模塊，在YOLOv8的Backbone中利用Mamba模塊對高層特征進(jìn)行全局上下文建模，通過檢測生成目標(biāo)檢測框、類別及置信度； S5、應(yīng)用非極大值抑制去除冗余目標(biāo)檢測框，輸出最終病蟲害檢測結(jié)果，并進(jìn)行可視化展示與存儲。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人四川農(nóng)業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：625014 四川省雅安市雨城區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。