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龙图腾网获悉湖南盛鼎科技发展有限责任公司申请的专利一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和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：CN118521871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202410831809.2，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和方法是由王怀採;王先红;李修庆设计研发完成，并于2024-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和方法，包括：依次连接的全面学习模块、还原模块、残差连接模块、初步感知模块、深度学习模块和总结归纳模块；所述深度学习模块包括四个依次连接深度学习卷积单元，所述深度学习卷积单元包括深度学习卷积子单元和用于与残差连接模块连接进行残差连接的深度学习残差连接子单元。本发明的技术方案中，多个卷积核的设计上，力求有效覆盖特征，做到最大效率的学习，在整体全面的学习中，通过残差连接，还原原始图像大小，减少因失真和变形带来的准确性，然后深入学习，不断加大深度、扩大输出，学习到更高级的特征，从而提高对于病虫害的识别和分析准确率，减少混淆和误判。

本发明授权一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型和方法在权利要求书中公布了：1.一种提高农作物病虫害识别率的卷积神经网络模型，其特征在于，包括：依次连接的全面学习模块、还原模块、残差连接模块、初步感知模块、深度学习模块和总结归纳模块； 所述全面学习模块包括多个全面学习卷积单元，所述全面学习卷积单元具有不同大小的卷积核，多个全面学习卷积单元用于学习到多个初步特征； 所述还原模块用于将初步特征的尺寸还原到原始图像的大小； 所述还原模块包括对比单元、补充卷积单元和还原卷积单元，所述对比单元用于与原来的图像大小进行整除对比，所述补充卷积单元的卷积核大小为整除后的余数，步长为图像大小的宽度步长为原始图像大小的宽度； 所述还原卷积单元用于以原始图像大小、通道数为特征，将初步学习到的汇总特征进行重塑，还原到真实图像尺寸； 所述残差连接模块用于连接原始图像数据和学习特征； 所述初步感知模块包括连接卷积单元和对输出的特征图进行最大池化操作的池化单元； 所述深度学习模块包括四个依次连接深度学习卷积单元，所述深度学习卷积单元包括深度学习卷积子单元和用于与残差连接模块连接进行残差连接的深度学习残差连接子单元；四个所述深度学习卷积单元的卷积核大小均为“3×3”，步长为“2”；输出的特征图数量从“64”开始，逐层倍增；而特征图的大小则从“56”开始，逐层倍减； 所述总结归纳模块包括平均池化层单元用于对特征图进行平均操作。

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