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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利基于Mamba和YOLOv8的水稻病虫害目标检测算法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：CN120472149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510940563.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于Mamba和YOLOv8的水稻病虫害目标检测算法是由高桦涓;廖一燃;周矗;刘香;李佳泽设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mamba和YOLOv8的水稻病虫害目标检测算法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，具体地说，涉及基于Mamba和YOLOv8的水稻病虫害目标检测算法，包括以下步骤：采集稻田RGB图像并预处理生成异常图像；将异常图像输入MedVSSM模块，通过Mamba状态空间模型提取全局远距离依赖特征，结合CNN提取虫体轮廓、病斑纹理等局部特征，融合输出多尺度特征；经C2F‑MedVSSM模块进行跨层语义增强与路径聚合，通过动态权重调节生成优化特征图；由YOLOv8模块输出目标检测框、类别及置信度，经非极大值抑制处理后获得最终检测结果。本发明通过融合Mamba全局建模能力与CNN局部特征提取优势，通过动态权重机制实现特征互补，有效提升复杂光照、叶片遮挡等场景下的检测精度，对水稻病虫害防控具有实际应用价值。

本发明授权基于Mamba和YOLOv8的水稻病虫害目标检测算法在权利要求书中公布了：1.基于Mamba和YOLOv8的水稻病虫害目标检测算法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过终端设备采集稻田的RGB图像，并对所述RGB图像进行预处理，生成异常RGB图像； S2、将所述异常RGB图像输入MedVSSM模块，通过卷积神经网络提取多尺度的局部细节特征，将多尺度的局部细节特征中的高层语义特征输入Mamba状态空间模型，通过状态转移矩阵和输入矩阵捕捉远距离病害区域间的全局依赖关系，输出全局远距离依赖特征； S3、将所述局部细节特征和全局远距离依赖特征输入至C2F-MedVSSM模块，通过跨层信息传递机制对不同层级特征图进行动态权重调节，结合通道注意力机制计算低层与高层特征的自适应权重，再通过特征金字塔网络和路径聚合网络进行跨层语义增强与路径聚合，生成优化后的多尺度特征图； S4、将所述优化后的多尺度特征图输入YOLOv8模块，在YOLOv8的Backbone中利用Mamba模块对高层特征进行全局上下文建模，通过检测生成目标检测框、类别及置信度； S5、应用非极大值抑制去除冗余目标检测框，输出最终病虫害检测结果，并进行可视化展示与存储。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川农业大学，其通讯地址为：625014 四川省雅安市雨城区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。