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龙图腾网获悉北方民族大学申请的专利基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时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：CN120912852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202510825368.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时检测方法是由王启明;于千城;王金云;刘杨设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时检测方法，对原来RTDETR模型的特征提取模块、特征交互模块和特征融合模块进行改进，把训练集中的图像数据送入特征提取模块中进行特征提取，获取病害的特征信息；将提取的特征信息输入到基于SPPELAN设计的特征交互模块进行处理，增强特征之间的信息交流和融合；将特征交互模块处理后的信息输入到基于ASF‑YOLO重构的特征融合模块进行整合；将整合后的特征传递到解码器检测网络中获得病害检测的结果，并使用测试集进行测试。本发明解决了葡萄叶病害检测中存在的计算冗余、实时性不足以及小目标漏检等问题，在计算复杂度大幅下降的同时，依然保持较高的检测精度和速度。

本发明授权基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进RTDETR模型的葡萄叶病害实时检测方法，其特征在于，该改进RTDETR模型是对原来RTDETR模型的特征提取模块、特征交互模块和特征融合模块进行改进，其中，对特征提取模块的改进是：将原始骨干网络HGNetV2替换为PVNet，该PVNet是将VanillaNet与PConv进行融合后，统一命名为PVNet；对特征交互模块的改进是：使用SPPELAN的尺度不变性优势，将RTDETR模型中的AIFI模块进行替换；对特征融合模块的改进是：利用ASF-YOLO的多尺度特征融合与注意力机制的协同优化特点构建特征融合模块，增强目标区域的表征能力； 该葡萄叶病害实时检测方法的具体实施包括以下步骤： 1获取葡萄叶病害的图像数据，并进行病害类别和位置的标注，构建符合VOC标准的结构化标注数据集，再进行数据增强来扩充数据集，最后将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 2将训练集输入改进RTDETR模型进行训练，过程为：首先通过特征提取模块获取相应病害的特征信息，将提取的特征信息输入到特征交互模块进行处理，增强特征之间的信息交流和融合，再将特征交互模块处理后的信息输入到特征融合模块进行整合，最后将整合后的特征传递到改进RTDETR模型的解码器检测网络中得到葡萄叶病害图像的检测结果，包含病害类别和位置信息；经过多轮迭代训练，期间用验证集评估模型性能指标，当验证集性能不再提升或达到预设轮数，停止训练并保存模型参数，获得最优模型； 3将测试集输入到最优模型进行前向传播预测，即可获得葡萄叶病害图像的精准检测结果。

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