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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种多视距下的病媒生物检测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：CN115760682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211099425.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种多视距下的病媒生物检测方法及系统是由苗永春;何建安;曹瑞珂;吴军;屈磊;赵纯中设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视距下的病媒生物检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多视距下的病媒生物检测方法，包括：获得具有不同视距下的多目标区域的图像数据集；构建多特征激活的卷积神经网络，训练得到病媒生物图像自标定模型；得到已标定的病媒生物图像对应的目标区域，并修正划分为训练集和验证集；用改进的YOLOv5训练，得到训练过程中的最佳病媒生物检测模型；得到量化后的最佳病媒生物检测模型；用量化后的最佳病媒生物检测模型检测的病媒生物图像，识别出病媒生物的类别和准确率，实现病媒生物鉴定。本发明还公开了一种多视距下的病媒生物检测系统。本发明适用于多视距下的病媒生物鉴定，可以在无场景约束下能准确鉴定病媒生物类别，具有较高的鲁棒性能；降低鉴定过程的成本和时间，鉴定结果的准确率更高。

本发明授权一种多视距下的病媒生物检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多视距下的病媒生物检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： （1）采集不同种类病媒生物样本的图像，进行预处理，获得具有不同视距下的多目标区域的图像数据集； （2）确定病媒生物所有类别的标签，标定每一类别病媒生物的图像数据集中小部分的病媒生物图像，得到标定后的图像数据集，构建多层特征激活的卷积神经网络，将标定后的图像数据集输入至多层特征激活的卷积神经网络中，融合每层激活的特征图，训练得到病媒生物图像自标定模型；用病媒生物图像自标定模型自标定不同视距下的多目标区域的图像数据集中的其余图像，得到已标定的病媒生物图像对应的目标区域，并修正该目标区域，按照8:2的比例将修正后的已标定的图像数据集划分为训练集和验证集； （3）将YOLOv5的骨干网络模块替换成具有多层特征激活映射的密集连接网络模块，得到改进后的YOLOv5网络模型，对训练集和验证集进行训练，得到训练过程中的最佳病媒生物检测模型，并将最佳病媒生物检测模型的数据节点和权重存储成“.pt”格式文件； （4）将最佳病媒生物检测模型的节点和权重采用反量化公式，计算矩阵卷积，导出量化后的最佳病媒生物检测模型，并将量化后的最佳病媒生物检测模型的数据节点和权重存储为“.tflite”格式文件； （5）调用“.tflite”格式文件中量化后的最佳病媒生物检测模型的数据节点和权重，对待检测的病媒生物图像进行推理分析，输出识别得到的病媒生物类别和准确率，实现病媒生物鉴定； 所述步骤（4）中将最佳病媒生物检测模型的数据节点和权重采用反量化公式，计算矩阵卷积具体是指：依据训练得到的最佳病媒生物检测模型的数据节点和权重，对输入已量化后的张量和卷积核，用反量化公式计算矩阵卷积，推理得到量化输出为： ; 其中，、、是用于对齐浮点和量化值的零值，为缩放因子，是最佳病媒生物检测模型中包含的数据节点个数，、和均为权重索引。

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