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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测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：CN115565012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211285868.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法是由周晋兵;雷雨;陈旭;陈鹏;梁栋;黄林生;赵晋陵;张文杰;卢斐然;陈荟;秦元首设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法，包括：获取夏孢子显微图像；构建样本数据集；将样本数据集分为训练集、测试集和验证集；对Unet++网络模型进行改进，得到改进后的Unet++网络模型；将样本数据集中的图像输入至改进后的Unet++网络模型中，进行自旋式训练，得到夏孢子计数网络模型，并输出带检测框的样本数据集中的图像；训练夏孢子计数网络模型；将待检测的夏孢子显微图像输入到训练后的夏孢子计数网络模型，输出带检测框和计数的图像。本发明中夏孢子计数网络模型的计数准确率高，达到了99.03％；分割率较高，达到了86.45％；检测速率较高，达到了14张秒，占用内存较小，仅为46.8MB。

本发明授权基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取夏孢子显微图像：用孢子捕捉仪捕捉田间空气中的小麦条锈病菌夏孢子，并在显微镜下进行显微图像采集，获得夏孢子显微图像； 2构建样本数据集：通过LabelImg工具对获取到的夏孢子显微图像进行标注并保存，得到样本数据集； 3样本数据集划分：将样本数据集分为训练集、测试集和验证集； 4对Unet++网络模型进行改进：Unet++网络模型的输入端、输出端的尺寸和通道数均设置为相同，进行自旋式连接，即将Unet++网络模型的输出端与输入端相连，增加自旋系数K进行迭代训练，得到改进后的Unet++网络模型； 5构建夏孢子计数网络模型：将样本数据集中的图像，以及该图像的目标信息的位置、大小及旋转角度输入至改进后的Unet++网络模型中，进行自旋式训练，得到夏孢子计数网络模型，并输出对应的热力图、椭圆中心点、椭圆长短轴及椭圆旋转角度信息，以及带检测框的样本数据集中的图像； 6训练夏孢子计数网络模型：将训练集输入夏孢子计数网络模型中进行训练，得到训练后的夏孢子计数网络模型； 7获取待检测的夏孢子显微图像，将待检测的夏孢子显微图像输入到训练后的夏孢子计数网络模型，输出带检测框和计数的图像。

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