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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利葡萄病害识别方法、装置、电子设备及存储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：CN114494828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210045022.4，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权葡萄病害识别方法、装置、电子设备及存储介质是由贾璐;叶中华设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本葡萄病害识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种葡萄病害识别方法、装置、电子设备及存储介质，葡萄病害识别方法，包括：获取葡萄叶片病害图像数据集；基于所述葡萄叶片病害图像数据集，训练得到病害识别模型；获取待识别葡萄病害图像，并将所述待识别葡萄病害图像输入至所述病害识别模型，得到葡萄病害识别结果；其中，所述病害识别模型，包括：多尺度特征融合模块、倒置残差模块、注意力机制模块、池化层以及分类器模块。本发明提供的葡萄病害识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决现有技术中在识别复杂自然环境下的病害图像时，无法同时保证参数量小以及识别准确率高的缺陷，实现在降低参数量的前提下，同时保证较高的识别准确率。

本发明授权葡萄病害识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种葡萄病害识别方法，其特征在于，包括： 获取葡萄叶片病害图像数据集； 基于所述葡萄叶片病害图像数据集，训练得到病害识别模型； 获取待识别葡萄病害图像，并将所述待识别葡萄病害图像输入至所述病害识别模型，得到葡萄病害识别结果； 其中，所述病害识别模型，包括：多尺度特征融合模块、倒置残差模块、注意力机制模块、池化层以及分类器模块； 所述多尺度特征融合模块，包括：多条支路，以及与所述多条支路输出端连接的常规卷积层； 其中，所述多条支路包括基于全局平均池化层、常规卷积层和上采样层构建的支路、基于常规卷积层构建的支路、基于扩张率为1的空洞卷积层构建的支路、基于扩张率为2的空洞卷积层构建的支路和基于扩张率为3的空洞卷积层构建的支路； 所述多尺度特征融合模块，用于将输入特征图分别经过各条支路进行并行处理，并将各条支路卷积得到的特征图合并为一个新的特征图，并利用与所述多条支路输出端连接的常规卷积层对新的特征图进行特征融合，若与所述多条支路输出端连接的常规卷积层的输出特征图与所述输入特征图的形状一致，则利用残差连接将所述输出特征图与所述输入特征图相加，得到所述多尺度特征融合模块的输出结果； 所述倒置残差模块包括深度卷积层； 在所述深度卷积层中的步长等于1时，所述倒置残差模块还包括与所述深度卷积层串行连接的常规卷积层和点卷积层，以及建立所述常规卷积层的输入端与所述点卷积层的输出端之间的直连通路的残差支路，所述倒置残差模块的输出特征图是通过残差支路将所述点卷积层的输出特征图与所述倒置残差模块的输入特征图进行相加操作得到的；在所述深度卷积层中的步长等于2时，所述倒置残差模块还包括与所述深度卷积层串行连接的常规卷积层和点卷积层，所述深度卷积层用于提取深度特征的同时进行下采样操作，所述倒置残差模块的输出特征图的空间维度H和W减半，所述倒置残差模块的输出特征图为所述点卷积层的输出特征图。

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