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龙图腾网获悉南宁师范大学申请的专利基于SSP-DETR模型的番茄叶病害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：CN119785157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411848391.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于SSP-DETR模型的番茄叶病害检测方法是由潘颖;谢朝鑫;李雄;蒋雪玲设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SSP-DETR模型的番茄叶病害检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SSP‑DETR模型的番茄叶病害检测方法，其通过SSP‑DETR模型实现，包括：获取番茄叶病害图像数据集，并进行分类；将番茄叶病害图像输入StarNet网络模块进行特征提取，输出不同维度的特征图P2、P3、P4、P5；将P5输入注意力特征提取模块，输出F5；将P2、P3、P4、F5输入多尺度融合模块进行特征融合；将融合后的特征图输入Decoder解码器，输出番茄叶病害区域预测框；获取番茄叶病害区域预测框和相应番茄叶病害图像中的病害区域分类，利用损失函数反向传播优化模型；将番茄叶病害图像输入优化后的模型，获得病害检测结果。本发明可实现对番茄叶病害的全面检测，检测精度高、鲁棒性好。

本发明授权基于SSP-DETR模型的番茄叶病害检测方法在权利要求书中公布了：1.基于SSP-DETR模型的番茄叶病害检测方法，其特征在于，番茄叶病害检测过程通过SSP-DETR模型实现，所述SSP-DETR模型是基于RT-DETR模型进行的改进，包括StarNet网络模块、注意力特征提取模块、多尺度融合模块和Decoder解码器，具体步骤包括： S1、获取番茄叶病害图像数据集，并对番茄叶病害图像中的病害区域进行分类； S2、将番茄叶病害图像输入StarNet网络模块进行多层特征提取，输出四个不同维度的特征图，从低维到高维依次是P2、P3、P4、P5； S3、将P5输入注意力特征提取模块进行注意力特征提取，输出F5； S4、将P2、P3、P4、F5输入多尺度融合模块中进行多尺度特征融合； S5、将进行多尺度融合后的特征图输入Decoder解码器，输出番茄叶病害区域预测框； S6、获取番茄叶病害区域预测框和相应的番茄叶病害图像中的病害区域分类，利用分类损失、位置损失和SIoU损失计算总损失并反向传播优化模型； S7、将实际获得的番茄叶病害图像输入优化后的SSP-DETR模型，获得番茄叶病害检测结果； 所述多尺度融合模块包括一个SPDConv卷积、一个CSPOmniKernel模块和多个KanC3模块；所述SPDConv卷积用于获取P2的特征图，并将其划分为四个小区域，然后将四个小区域在通道维度上进行拼接，实现降采样和特征信息增强；所述CSPOmniKernel模块用于获取在通道维度上进行拼接后的P2、P3、P4、F5特征图，先通过1×1卷积调整通道数，再按比例分离通道，将部分通道输入OmniKernel模块以增强特征，最后合并并调整输出，增强对不同尺度病害的识别能力；KanC3模块中引入了KANs网络架构代替RT-DETR模型中的RepC3模块，用于对在通道维度上进行拼接后的特征图进行网络参数重构，降低参数数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南宁师范大学，其通讯地址为：530200 广西壮族自治区南宁市青秀区合兴路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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