El maíz es un cultivo importante, y la detección de enfermedades del maíz es crítica para garantizar la seguridad alimentaria y mejorar la eficiencia de la producción agrícola. Para abordar los desafíos de la difícil extracción de características debido a la alta similitud entre las especies de enfermedades de las hojas de maíz, el desenfoque de las características de los bordes de la imagen y la susceptibilidad de las imágenes de las hojas de maíz al ruido durante la adquisición y transmisión, proponemos un método de detección de enfermedades del maíz basado en ICPNet (Red de optimización integrada de leones con PSO (Optimización por enjambre de partículas) y convolución profunda de atención multidimensional integrada). En primer lugar, introducimos un nuevo mecanismo de atención llamado Atención Multidimensional Integrada (IMA), que mejora la estabilidad y la capacidad de respuesta del modelo en la detección de pequeñas características de enfermedades moteadas al combinar métodos de atención cruzada y reconstrucción de canales espaciales. En segundo lugar, proponemos la Convolución Profunda por Coordenadas (CDC) para mejorar la precisión de los mapas de características a través de un procesamiento de convolución a múltiples escalas, lo que permite una mejor diferenciación de los bordes difusos de las regiones de enfermedades de las hojas de maíz. Para optimizar aún más el rendimiento del modelo, introducimos el Algoritmo de Optimización de Leones Integrado con PSO (PLOA), que aprovecha la estocasticidad exploratoria y el mecanismo de recocido del algoritmo de enjambre de partículas para mejorar la capacidad del modelo para manejar puntos de mutación mientras mantiene la estabilidad y robustez del entrenamiento. Los resultados experimentales demuestran que ICPNet logró una precisión promedio del 88.4% y una precisión del 87.3% en el conjunto de datos autoconstruido. Este método extrae eficazmente las características de bordes pequeños y difusos de las enfermedades de las hojas de maíz, proporcionando una referencia valiosa para el control de enfermedades en la producción de maíz a gran escala.