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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于DC-Ghost模型的水稻害虫识别方法、装置、设备及介质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：CN117218421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311170274.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于DC-Ghost模型的水稻害虫识别方法、装置、设备及介质是由彭红星;姚李设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DC-Ghost模型的水稻害虫识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及基于DC‑Ghost模型的水稻害虫识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取农田实地中各个生命周期的水稻害虫图像，根据各个生命周期的水稻害虫图像构建水稻害虫识别模型的数据集，根据数据集确定水稻害虫识别模型的训练集，水稻害虫模型包括DC‑Ghost模型；将channelshuffle通道混洗模块和DO卷积神经网络添加至GhostNet网络的核心模块中，将自适应卷积核的轻型注意力机制添加至GhostNet网络中，以及将预训练确定的模型权重信息迁移至DC‑Ghost模型中；将训练集输入至构建好的DC‑Ghost模型中，对DC‑Ghost模型进行迭代训练，直至DC‑Ghost模型达到收敛状态；将待识别水稻害虫图像输入至训练好的DC‑Ghost模型中，确定水稻害虫的类别以及生命周期。本申请能够准确、高效地识别出水稻害虫的类别及生命周期。

本发明授权基于DC-Ghost模型的水稻害虫识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于DC-Ghost模型的水稻害虫识别方法，其特征在于，包括： 获取农田实地中各个生命周期的水稻害虫图像，根据所述各个生命周期的水稻害虫图像构建水稻害虫识别模型的数据集，根据所述数据集确定所述水稻害虫识别模型的训练集，所述水稻害虫模型包括DC-Ghost模型； 响应DC-Ghost模型构建指令，将channelshuffle通道混洗模块和DO卷积神经网络添加至GhostNet网络的核心模块中，将自适应卷积核的轻型注意力机制添加至所述GhostNet网络中，以及将预训练确定的模型权重信息迁移至所述DC-Ghost模型中，以完成所述DC-Ghost模型的构建； 响应DC-Ghost模型训练指令，将所述训练集输入至构建好的所述DC-Ghost模型中，对所述DC-Ghost模型进行迭代训练，直至所述DC-Ghost模型达到收敛状态； 响应水稻害虫识别指令，将待识别水稻害虫图像输入至训练好的所述DC-Ghost模型中，确定所述待识别水稻害虫图像中的水稻害虫的类别以及其相对应的生命周期，以完成所述水稻害虫的识别。

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