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龙图腾网获悉天津商业大学申请的专利一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别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：CN116824366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310701243.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法是由王岩;郭志勇;王建春;张波;杨丹丹;孙海军;李扬;张志鑫设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法，该方法采用深度学习的图像识别技术，进行农作物病害图像的识别分类。本发明先对病害图像进行数据预处理，然后通过所构建的LSFI‑ViT模型提取叶片病害特征。LSFI‑ViT将ViT作为主干网络，用于提取整幅图像的全局特征，局部选择模块LSM和局部全局特征交互注意力编码器LGFIA‑Former串联构成拓展分支，LSM负责选取图像中有区分性的局部区域，LGFIA‑Former则通过LGFIA同时处理局部和全局特征序列输入，获取局部‑全局的交互特征。两组特征分别送入不同的全连接层得到两组预测结果，最终以集成投票的方式实现不同作物病害和严重程度的有效识别。本发明有效解决了农作物病害和严重程度识别不理想的问题。

本发明授权一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部选择和特征交互的农作物病害识别方法，其特征在于，该方法包含两个核心模块局部选择模块LSM模块和局部全局特征交互注意力LGFIA模块；其中，LSM利用视觉编码器ViT自注意力模块产生的注意力矩阵获取高响应图像Token对应的位置下标，以实现局部高响应区域的选择；LGFIA是对自注意力模块进行的改进，将Transformer中的自注意力模块替换为LGFIA得到局部全局特征交互注意力编码器LGFIA-Former；LGFIA-Former将代表高响应区域的局部Token与图像的全局Token同时作为模块输入，通过注意力计算实现信息交互，为病害识别嵌入局部细节特征；利用LSM和LGFIA-Former，该方法构建了一个基于局部选择和特征交互的拓展分支；该方法构建的模型的主干网络即ViT模型负责学习图像的全局特征，LSM和LGFIA-Former构建的拓展分支在学习过程中获取局部和全局的交互特征；两个特征的表示向量经全连接层集成投票以输出最终的预测结果； 方法的整体流程是：该方法先对农作物病害图像进行数据预处理，然后通过所构建的基于局部选择和特征交互的模型同时提取图像的全局特征、局部-全局的交互特征进行识别，最后使用交叉熵损失函数更新模型参数并保存； LGFIA模块的流程是：输入带有分类头的局部特征序列、全局特征序列→分别使用线性映射→得到局部查询矩阵，全局键矩阵、值矩阵→在通道方向分成12个head，即分成12组→在每个head内进行注意力计算→对12个head的输出序列进行concat拼接→得到输出序列→输出序列与输入的局部序列进行残差连接→得到局部和全局信息交互后的特征序列； LGFIA–Former的编码器的流程是：输入带有分类头的局部特征序列、全局特征序列→分别在通道方向使用LayerNorm层归一化→使用LGFIA实现局部和全局信息交互→得到中间输出序列→在通道方向再次使用层归一化→使用全连接层将通道维度扩张为原来的4倍→使用GeLU激活函数→使用全连接层将通道维度还原为原始大小→与中间输出序列使用残差连接→得到模块最终的输出序列。

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