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！

龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種小樣本棉花害蟲目標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：CN116012711B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202310021496.X，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種小樣本棉花害蟲目標檢測方法是由劉厚冉;馬龍華;朱陽;田冠中;常方樂;趙揚帆設計研發完成，并于2023-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種小樣本棉花害蟲目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種小樣本棉花害蟲目標檢測方法，通過對圖像進行隨機混合增強處理來有效增強目標其他部位特征的檢測能力，提高棉花害蟲的檢測準確率，并通過骨干網絡獲得特征信息后，采用不同空洞數的空洞卷積操作獲得多尺度特征圖，擴大卷積運算的感受野，然后通過施加注意力機制增強局部特征的提取能力，從而能夠提取圖像中更多棉花害蟲的特征信息，增強檢測模型的泛化能力，提高小樣本目標檢測準確性。

本發明授權一種小樣本棉花害蟲目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種小樣本棉花害蟲目標檢測方法，其特征在于，包括： 步驟1、采集包含各類棉花害蟲的圖像，并將圖像分成基類數據集和新類數據集；所述基類數據集包括基類訓練集和基類測試集；并取部分基類數據集和新類數據集組成小樣本數據集，所述小樣本數據集包括小樣本訓練集和小樣本測試集； 步驟2、構建檢測模型，所述檢測模型包括骨干網絡模型和FasterRCNN結構模型，所述FasterRCNN結構模型包括區域建議網絡、感興趣區域池化層、全連接層、分類器和回歸器，采用COCO數據集對骨干網絡模型進行預訓練； 步驟3、對步驟1采集的圖像進行預處理，并對預處理的圖像進行隨機混合增強處理；具體包括： 步驟301、通過采用顯著性檢測將圖像生成一個顯著性圖譜，并在顯著性圖譜中找到反映圖像物體輪廓的低頻性區域，顯著性圖譜表示為： ； 式中，表示圖像的平均顏色特征，表示像素在高斯平滑后的顏色特征，表示L2的范式； 步驟302、在低頻性區域內的就是目標關鍵部位，隨機選擇低頻區域內的部分區域，并裁剪去除內的全部像素信息，表示裁剪中心點對應的橫縱坐標，由獲取； 步驟303、隨機將另一類別中的圖像對應原圖像相同位置裁剪相同尺寸的區域填充到中，以進行增強處理； 步驟4、將經過步驟3處理的基類訓練集輸入預訓練后的骨干網絡模型中，獲得圖像的特征信息； 步驟5、將特征信息進行多尺度空洞卷積操作，通過采用不同空洞數的空洞卷積得到不同的感受野，再將不同感受野與特征信息融合得到特征圖S； 步驟6、將特征圖S進行降維得到特征映射T，并施加交叉注意力機制，得到包含密集上下文信息的新特征圖T'； 步驟7、將新特征圖T’輸入到FasterRCNN結構模型中用于分類和損失函數計算； 步驟8、將基類測試集輸入到檢測模型中進行測試； 步驟9、固定骨干網絡模型、分類器和回歸器的參數，利用小樣本訓練集對檢測模型的參數進行調整，直至檢測模型收斂，收斂后的檢測模型為小樣本檢測模型； 步驟10、將小樣本測試集輸入小樣本檢測模型中進行測試驗證，并初始化小樣本檢測模型的內部參數； 步驟11、對小樣板檢測模型進行測試。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。