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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法及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：CN120356018B 。

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：202510847445.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法及系统是由王崎;袁志豪;吴雪;黎育权;肖源源设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法及系统，属于作物病害识别领域，S1、获得由作物分类数据集、作物病害分类数据集以及作物病害分级数据集组成的作物数据集；S2、获得作物分类模型、作物病害模型以及病害分级模型；S3、构成对比特征库；同时将待分级作物图像进行特征提取；S4、分别选择作物类别特征、作物病害类别特征和作物病害分级特征中相似度分数最高的对比特征库标签作为对应的分类结果；S5、渐进式整合对应的分类结果得到最终作物病害分级诊断结果。采用上述基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法及系统，通过集成对比特征库与深度学习，实现了作物病害严重程度的自动化检测与分级。

本发明授权基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比特征库的渐进式作物病害分类分级方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、收集包含多种作物类别、多种病害类型以及多种病害严重程度的作物图像并进行预处理，再对预处理后的作物图像的病害类型和病害严重程度进行标注，获得由作物分类数据集、作物病害分类数据集以及作物病害分级数据集组成的作物数据集，将作物数据集划分为训练集和对比集，并将对比集存储至对比库； S2、利用训练集中的作物分类数据集、作物病害分类数据集以及作物病害分级数据集分别训练深度学习模型，获得作物分类模型、作物病害模型以及病害分级模型； S3、利用经步骤S2训练完毕的作物分类模型、作物病害模型以及病害分级模型分别提取对比集中的作物分类数据集、作物病害分类数据集以及作物病害分级数据集中的作物类别特征、作物病害类别特征和作物病害分级特征，以构成对比特征库； 同时将待分级作物图像依次输入作物分类模型、作物病害模型以及病害分级模型中进行特征提取； S4、将待分级作物图像提取的特征分别与对比特征库中对应的作物类别特征、作物病害类别特征和作物病害分级特征进行全局到局部的对比，计算加权相似度分数，再对相似度分数进行排序，分别选择作物类别特征、作物病害类别特征和作物病害分级特征中相似度分数最高的对比特征库标签作为对应的分类结果； S5、渐进式整合对应的分类结果得到最终作物病害分级诊断结果； 步骤S5具体包括以下步骤： S51、设定相似度分数最高的作物类别为： （8）； 式中，表示对待分级作物图像的作物类别特征与对比特征库中作物图像的作物类别特征进行相似度分数计算，再将相似度分数排序，最终选取相似度分数最高的作物类别的操作函数；和分别表示待分级作物图像和对比特征库中作物图像的全局特征； S52、将作为先验知识，设定相似度分数最高的病害类型为： （9）； 式中，表示以作为先验知识，对待分级作物图像的作物病害类别特征与对比特征库中作物图像的作物病害类别特征进行相似度分数计算，再将相似度分数排序，最终选取相似度分数最高的作物病害类别特征的操作函数； S53、设定相似度分数最高的作物病害分级为： （10）； 式中，表示对待分级作物图像的作物病害分级特征与对比特征库中作物图像的作物病害分级特征进行相似度分数计算，再将相似度分数排序，最终选取相似度分数最高的作物病害分级特征的操作函数； S54、整合、和，得到最终作物病害分级诊断结果： （11）； 式中，表示通过整合、和后，得到的最终作物病害分级诊断结果；表示拼接操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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