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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种具有特征补偿和局部信息增强的端到端害虫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：CN117273124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202311230050.4，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种具有特征补偿和局部信息增强的端到端害虫检测方法是由刘洪麟;吴同旺;詹永照设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种具有特征补偿和局部信息增强的端到端害虫检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开提供了一种具有特征补偿和局部信息增强的端到端害虫检测方法，属于深度学习领域。首先建立基于特征表示补偿和十字形窗口注意力机制的Transformer网络框架，用于提取图像的多尺度特征；其次使用区域栅形自注意力替换掉Transformer模型编码器中偶数编号的多头自注意力模块，用于获取图像的特征信息；最后选择最后一层中前K个编码器特征来初始化具有对比去噪的Transformer解码器的位置查询，而内容查询则保持为可学习参数。与基于卷积的方法相比，本发明的技术方案能在害虫检测任务中达到更高的平均精确率均值。

本发明授权一种具有特征补偿和局部信息增强的端到端害虫检测方法在权利要求书中公布了：1.一种具有特征补偿和局部信息增强的端到端害虫检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立基于特征表示补偿和十字形窗口注意力机制的Transformer网络框架，用以提取输入图像的多尺度特征； 使用区域栅形自注意力的Transformer编码器，将所述多尺度特征扁平化操作并作为编码器的输入，用于提取输入的全局和局部特征信息； 使用对比去噪的Transformer解码器，取出所述特征信息的前K项用于初始化所述编码器的位置查询，且内容查询仍为可学习的参数； 所述Transformer网络框架包括：先使用卷积标记嵌入层将害虫图像转化为图像块标记，其目的是对局部上下文进行建模，并从低级边缘过渡到更高级的语义信息；然后对将所述图像块标记输入到所述特征表示补偿和十字形窗口自注意力机制的Transformer网络框架，网络包含四个阶段，每个阶段有Ni个连续的十字形窗口Transformer块，在第二、三、四阶段上加入了特征表示补偿模块，通过将所述特征表示补偿模块获取的增强特征和十字形窗口Transformer最后一个阶段的输出结合起来，获得输入图像的多尺度特征。

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