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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利葫芦科植物叶片病害分类方法及其系统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：CN120510458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202511006134.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权葫芦科植物叶片病害分类方法及其系统是由杨絮;司怀远;安晓峰;张鹏;姜岚峰设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本葫芦科植物叶片病害分类方法及其系统在说明书摘要公布了：葫芦科植物叶片病害分类方法及其系统，涉及农业智能化技术领域，解决了现有的深度学习模型难以适应植物病害图像中病斑区域与背景特征在形态、尺度和分布上的显著差异的问题。包括以下步骤：步骤S1，获取葫芦科植物叶片病害图像的数据集，对其进行预处理；步骤S2，构建ResNet18‑AWRB架构，具体为：ResNet18‑AWRB架构包括主路径、残差路径和注意力融合路径；步骤S3，将葫芦科植物叶片病害图像的数据集输入ResNet18‑AWRB架构，输出葫芦科植物叶片病害的分类结果。

本发明授权葫芦科植物叶片病害分类方法及其系统在权利要求书中公布了：1.葫芦科植物叶片病害分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取葫芦科植物叶片病害图像的数据集，对其进行预处理； 步骤S2，构建ResNet18-AWRB架构，具体为： ResNet18-AWRB架构包括主路径、残差路径和注意力融合路径； 步骤S3，将葫芦科植物叶片病害图像的数据集输入ResNet18-AWRB架构，输出葫芦科植物叶片病害的分类结果； 所述的步骤S2中，所述的ResNet18-AWRB架构，具体为： 注意力融合路径分别生成第一注意力权重和第二注意力权重，第一注意力权重对残差路径的输出结果进行加权，第二注意力权重对主路径的输出结果进行加权，残差路径加权后的输出结果和主路径加权后的输出结果进行融合； 所述的注意力融合路径分别生成第一注意力权重和第二注意力权重，具体为： 注意力融合路径通过融合注意力分别生成第一注意力权重和第二注意力权重； 所述的融合注意力由SE模块和GAM模块融合组合； 所述的第一注意力权重对残差路径的输出结果进行加权，具体为： 残差路径通过恒等映射输出结果，第一注意力权重对残差路径的输出结果进行加权； 所述的第二注意力权重对主路径的输出结果进行加权，具体为： 主路径依次通过卷积权重层、激活层和卷积权重层输出结果，第二注意力权重对主路径的输出结果进行加权。

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