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龙图腾网获悉泰安市泰山林业科学研究院申请的专利一种基于机器学习的林业病虫害监测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：CN119625534B 。

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：202411746361.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于机器学习的林业病虫害监测方法及系统是由张冰;章雪;穆淑媛;史成琳;杨圣群;国栋;朱翠翠;曹乃义;张付义;赵玉强;高大伟;王吉晓;侯磊设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的林业病虫害监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于机器学习的林业病虫害监测方法及系统，通过对林业病虫害图像进行主成分分析，得到目标林业区域病虫害的多个识别指标，根据所有的识别指标确定对林业病虫害进行图像识别时的有效特征向量，进而通过所述有效特征向量确定目标林业区域中病虫害图像的一级关联特征；从监测图像中提取多个环境影响因子，由所有环影响因子确定目标林业区域中病虫害图像的二级关联特征；将一级关联特征和二级关联特征进行交互融合，得到对病虫害进行图像识别的多级分布特征；通过病虫害识别模型基于多级分布特征识别出目标林业区域当前的病虫害分布。采用本申请的方案，可在复杂背景下实现林业病虫害的多元化监测，从而降低对林业病虫害的误检率。

本发明授权一种基于机器学习的林业病虫害监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的林业病虫害监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标林业区域历史的林业病虫害图像； 基于机器学习模型对所述历史的林业病虫害图像进行主成分分析，得到目标林业区域病虫害的多个识别指标，根据所有的识别指标确定对林业病虫害进行图像识别时的有效特征向量，进而通过所述有效特征向量确定目标林业区域中病虫害图像的一级关联特征； 对目标林业区域进行实时监测，并采集目标林业区域当前的监测图像，基于所述监测图像的感知场景提取在目标林业区域病虫害监测过程中的多个环境影响因子，进而由所有环影响因子确定目标林业区域中病虫害图像的二级关联特征； 利用树模型将所述一级关联特征和所述二级关联特征进行交互融合，得到对目标林业区域中的病虫害进行图像识别的多级分布特征； 通过机器学习预训练病虫害识别模型，所述病虫害识别模型基于所述多级分布特征识别出目标林业区域当前的病虫害分布； 其中，利用树模型将所述一级关联特征和所述二级关联特征进行交互融合，得到对目标林业区域中的病虫害进行图像识别的多级分布特征具体包括： 利用树模型确定所述一级关联特征和所述二级关联特征的交互率； 基于所述交互率将所述一级关联特征和所述二级关联特征进行融合，得到对目标林业区域中的病虫害进行图像识别的多级分布特征； 其中，所述交互率表征了一级关联特征与二级关联特征之间进行融合的互补程度。

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泰安市泰山林业科学研究院，其通讯地址为：271000 山东省泰安市泰山区罗汉崖路1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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