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龙图腾网获悉陕西科技大学申请的专利基于多尺度融合与CBAM-ResNet50的农作物病害分割方法、系统、设备及介质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：CN116543282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310667637.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多尺度融合与CBAM-ResNet50的农作物病害分割方法、系统、设备及介质是由亢洁;刘佳;王勍;张万虎;李亦轩;代鑫;王佳乐设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度融合与CBAM-ResNet50的农作物病害分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：基于多尺度融合与CBAM‑ResNet50的农作物病害分割方法、系统、设备及介质，搭建U‑Net基础模型，并在主干网络层结合注意力机制与残差网络进行特征的高效提取，一方面来加强目标区域的表征能力，抑制背景区域，以此实现复杂背景下的病害区域分割问题；另一方面通过残差减少梯度消失，提升模型的收敛速度；接着在特征融合层，设计基于上下文信息的多尺度自适应特征融合模块，通过邻近特征信息弥补当前层特征的信息丢失，以此提升小目标的分割能力；最后在网络底层使用空洞空间金字塔池化，通过不同膨胀率的空洞卷积来增加特征的全局感受野以实现整体分割区域的感知，具有分割精度高，分割快速准确的优点。

本发明授权基于多尺度融合与CBAM-ResNet50的农作物病害分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度融合与CBAM-ResNet50的农作物病害分割方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一、数据预处理 选择自然环境中，从晴天干燥环境到阴天潮湿环境捕捉的不同生长阶段下，公开的农作物病害的若干图像作为数据集； 1图像标注：对农作物病害数据集进行标注，并标明所属类别； 2划分数据集：将标注得到的数据集划分为训练集及测试集，并将原始图片压缩为U-Net网络默认的图像大小； 步骤二、进行U-Net网络改进 1替换特征提取网络 将U-Net中的VGG16主干特征网络替换为ResNet50主干特征网络；将CBAM注意力机制嵌入每层残差模块的底层，形成基于注意力机制与残差结构的主干特征提取网络； 2设计多尺度自适应特征融合模块ASFF，具体为： 在解码阶段跳跃连接之前，将从主干特征网络获取的所有不同尺度特征，通过上采样操作调整到统一尺寸，然后再根据自适应学习到的权重进行加权融合，得到融合后的特征，最后将融合后特征分别与解码阶段上采样后的特征进行跳跃连接；同时在网络底层使用空洞空间金字塔池化，通过不同膨胀率的空洞卷积来增加特征的全局感受野以实现整体分割区域的感知； 步骤三、训练改进U-Net网络 将步骤一第2步中经数据处理过的农作物病害图像作为步骤二中改进U-Net网络的输入图像，并设置网络模型的运行参数，在实验操作平台上对步骤二改进的U-Net网络模型进行训练，采用分割领域常用的评价标准，包括：mPA值、F_Score值、mIoU值、Loss值，对改进U-Net的分割结果进行评估，若分割结果达到预期，则输出分割结果，若未达预期，未解决U-Net存在的问题，则重复上述步骤，调整参数，直至分割结果达到预期，并输出最终病害分割结果。

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