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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于无人机遥感影像的松材线虫病识别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：CN115908925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211482077.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于无人机遥感影像的松材线虫病识别方法是由李卫斌;安炳贞;侯彪;杜建超设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机遥感影像的松材线虫病识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机遥感影像的松材线虫病识别方法，主要解决现有技术识别松材线虫病结果差的问题。其方案为：通过无人机在松材线虫病疫区拍摄图像获取松材线虫病训练集和测试集；对训练集分别进行镜像、旋转、颜色变换、缩放、非线性伸缩、平移、椒盐噪声及鱼眼特效增强，生成八种增强后的训练集；利用这些训练集分别迭代训练松材线虫病识别模型；将测试集分别输入到训练好的八个松材线虫病识别模型中，得到每个模型输出的标记松材线虫病类别及置信度的图像集；计算八个输出图像集的平均精确率，选取其平均精确率高的图像集为松材线虫病识别结果；本发明避免了人工干预，提高了松材线虫病的检测准确性，可用于松农林业病虫害监测预警和防治。

本发明授权基于无人机遥感影像的松材线虫病识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机遥感影像的松材线虫病识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 1通过无人机在松材线虫病疫区，获取松材线虫病数据集，并对其进行裁剪的预处理得到预处理后的松材线虫病数据集B； 2对预处理后数据集B内的松材线虫罹病木进行标记，并按照8:2的比例该将其分为训练集T和测试集S； 3对训练集T进行数据增强，生成增强后训练集： 3a对训练集T分别进行镜像、旋转、颜色变换、缩放、非线性伸缩、平移、椒盐噪声、鱼眼特效这八种策略的增强，生成八种增强后的训练集； 3b将增强后每种训练集与原始训练集组和，构成八种新的训练集： 其中表示第j个新的训练集，j＝1,2,…,8； 4选取现有FasterR-CNN目标检测网络作为松材线虫病识别模型M； 5将每一种新的训练集输入到松材线虫病识别模型M中，利用梯度下降法对松材线虫病识别模型进行迭代训练，得到训练好的八个松材线虫病识别模型: 其中表示第j个新的训练集所对应的训练好的松材线虫病识别模型； 6将测试集S分别输入到训练好的八个松材线虫病识别模型中，得到每个松材线虫病识别模型输出的标记松材线虫病类别及置信度信息图像集: Q＝{Q1,Q2,…,Qj,Q8,}, 其中Qj表示第j个训练好的松材线虫病识别模型所对应的图像集； 7计算八个松材线虫病识别模型输出图像集Q的平均精确率AP，并对其进行比较选取平均精确率AP最高的图像集Q’为松材线虫病识别结果。

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