基于轻量化Transformer的玉米病害检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于轻量化Transformer的玉米病害检测方法，涉及智慧农业与植物保护技术领域，包括：将玉米图像输入特征提取模块，通过多层级特征提取生成多层级特征表示；通过特征金字塔网络进行多尺度特征融合，生成融合后的多尺度特征；通过动态检测头对特征图进行注意力处理，生成各分辨率层级的分类分数与边界框预测结果；采用加权边界框损失函数计算训练损失，对面积低于预设阈值的边界框施加高于标准权重的权重系数，通过反向传播更新模型参数，生成训练后的检测模型；对输出的边界框预测结果进行非极大值抑制处理，生成玉米病害的检测位置与类别结果。实现对玉米病害的高精度和快速检测。

《基于轻量化Transformer的玉米病害检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2026104860974，当前法律状态为已下证，由吉林大学提出申请，发明人为陈玫玫;李云帆;赵佳满;岳梦瑶;陶麓静，申请日期为2026-04-14，公开（公告）日期为2026-06-16，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/25 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于轻量化Transformer的玉米病害检测方法，涉及智慧农业与植物保护技术领域，包括：将玉米图像输入特征提取模块，通过多层级特征提取生成多层级特征表示；通过特征金字塔网络进行多尺度特征融合，生成融合后的多尺度特征；通过动态检测头对特征图进行注意力处理，生成各分辨率层级的分类分数与边界框预测结果；采用加权边界框损失函数计算训练损失，对面积低于预设阈值的边界框施加高于标准权重的权重系数，通过反向传播更新模型参数，生成训练后的检测模型；对输出的边界框预测结果进行非极大值抑制处理，生成玉米病害的检测位置与类别结果。实现对玉米病害的高精度和快速检测。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！