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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种用于异常大米检测的轻量级目标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：CN120047678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510525246.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法及系统是由于合龙;陈振洋;石磊;薛明轩;陈静;高芳;周雷进雨;余祉潇设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法及系统。属于神经网络目标检测技术领域，具体涉及异常大米检测技术领域。其解决了现有的神经网络技术对于异常大米的检测精度和效率较低的技术问题。方法包括如下步骤：数据集构建：采集不同类型的异常大米图片，进行类别标注以及训练集、验证集和测试集的划分；模型构建：在YOLOv11n模型基础上，结合大米形态特征，对YOLOv11n模型进行改进，构建适用于异常大米检测的模型；模型训练：采用构建的数据集对适用于异常大米检测的模型进行训练，调整模型参数，直至模型符合检测要求；采用训练后的适用于异常大米检测的模型进行异常大米检测。

本发明授权一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、数据集构建：采集不同类型的异常大米图片，进行类别标注以及训练集、验证集和测试集的划分； S2、模型构建：在YOLOv11n模型基础上，结合大米形态特征，对YOLOv11n模型进行改进，构建适用于异常大米检测的模型； 对YOLOv11n模型进行改进具体为： 降低模型的参数量和计算量，具体为将YOLOv11n模型主干网络中从输入开始的第五个卷积模块替换为深度卷积模块； 引入注意力机制，具体为在YOLOv11n模型主干网络中的C2PSA模块后增加SimAM模块； 优化信息融合架构，具体为在YOLOv11n模型的颈部部分引入BiFPN架构，对YOLOv11n模型的颈部部分的信息融合方式进行改变，步骤为： S61、将YOLOv11n模型主干部分从输入开始经过的第一个C3K2模块与颈部部分连接； S62、在YOLOv11n模型主干部分和颈部部分相连接的模块间增加卷积模块； S63、将颈部部分的Concat模块替换为Fusion模块，通过可学习的权重对不同层级特征进行加权融合； S64、将YOLOv11n模型颈部部分单项的信息流动方式变为双向跨尺度交互方式； S3、模型训练：采用构建的数据集对适用于异常大米检测的模型进行训练，调整模型参数，直至模型符合检测要求； S4、采用训练后的适用于异常大米检测的模型进行异常大米检测。

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