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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留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：CN117011707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310884037.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留检测方法及系统是由宋阳;邹佳琦;周子超;薛若尧;孙嘉星;吴志友;张洪艳;杨光义;贺威设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留检测方法及系统，首先采集农产品高光谱影像；然后将高光谱影像输入多尺度卷积神经网络中进行农药残留的快速检测与分析；多尺度卷积神经网络包括空间注意力模块、特征提取模块、分类模块；空间注意力模块，包括全局最大池化层、全局平均池化层、连接层、降维卷积层、sigmoid激活函数层和乘运算层；特征提取模块包括4个多尺度卷积块，每个多尺度卷积块包括批量归一化层、多尺度卷积层与LeakyReLU激活函数层；分类器模块由一个全连接层和一个Softmax激活函数层组成。本发明能够实现农作物中农药残留的快速检测，对于保障食品安全和促进健康饮食具有重要意义。

本发明授权基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集农产品高光谱影像； 步骤2：将高光谱影像输入多尺度卷积神经网络中进行农药残留的快速检测与分析； 所述多尺度卷积神经网络，包括空间注意力模块、特征提取模块、分类模块； 所述空间注意力模块，包括全局最大池化层、全局平均池化层、连接层、降维卷积层、sigmoid激活函数层和乘运算层；首先对原始特征图的通道维进行全局最大池化和全局平均池化得到两个特征图，并将两个特征图连接起来；然后利用卷积核大小为7，步长为1的卷积操作，将特征图通道维度降为1，再经过sigmoid激活函数得到空间注意力权重；最后将原始特征图与空间注意力权重相乘，得到最终加权后的特征图； 所述特征提取模块，包括4个多尺度卷积块，每个多尺度卷积块包括批量归一化层、多尺度卷积层与LeakyReLU激活函数层；所述多尺度卷积层对于每个输入特征表示，三分之一的通道与1×1滤波器卷积，三分之一的通道与3×3滤波器卷积，其余的通道与5×5滤波器卷积；所有卷积层中卷积核的步长为1； 所述分类模块，由一个全连接层和一个Softmax激活函数层组成，其中全连接层的输入通道数为特征维度，输出通道数为农药类别数。

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