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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种玉米叶片病害目标的自动检测方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：CN120931911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511460374.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种玉米叶片病害目标的自动检测方法是由常剑飞;聂相鹏;陈玫玫;程炳翔;卢珊珊;范芯瑶;史文博;张杰设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玉米叶片病害目标的自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明适用于病害检测技术领域，提供了一种玉米叶片病害目标的自动检测方法，包括以下步骤：获取原始玉米叶片图像；提取图像的并行特征，分别捕捉全局结构特征和局部纹理特征；将全局结构特征和局部纹理特征融合并进行编码；利用Transformer编码器进行编码；引入目标查询并进行解码预测；将预测结果与真实标注进行匹配，优化每个查询的分配，保留匹配置信度最高的检测结果，并输出图像中的所有病斑区域的边界框与对应分类。本发明结合Curvelet变换与Transformer架构，引入多尺度、多方向的结构信息建模机制，并将其与CNN提取的局部纹理特征在Transformer中融合建模，提高了对病害区域的感知能力。

本发明授权一种玉米叶片病害目标的自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种玉米叶片病害目标的自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始玉米叶片图像； 提取图像的并行特征，分别捕捉全局结构特征和局部纹理特征； 将全局结构特征和局部纹理特征融合并进行编码，得到融合后的序列； 利用Transformer编码器对融合后的序列进行编码； 引入目标查询并进行解码预测； 将预测结果与真实标注进行匹配，优化每个查询的分配，保留匹配置信度最高的检测结果，并输出图像中的所有病斑区域的边界框与对应分类； 其中，所述引入目标查询并进行解码预测的步骤，具体为： 采用基于目标查询的无锚点检测策略，定义固定数量的learnable object queries，每个为一组向量，代表一个待检测目标的语义查询，输入至Transformer解码器，与编码器输出的融合token特征序列进行交互，逐步生成对图像中潜在目标的表征； 每个目标查询经Transformer解码器处理后，进入两个分支解码头：一个采用 sigmoid 函数归一化输出的四维坐标，用于边界框回归；另一个采用 softmax 激活输出多类病斑及背景类别概率，用于病害分类。

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