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龙图腾网获悉江西省经济作物研究所申请的专利一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别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：CN120783187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511236860.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别方法及系统是由杨雪珍;欧阳雪灵;彭火辉;张建华;胡帅;彭玉辅;彭勇;陈华玲;聂太礼;刘宇鑫;王国行;胡国良;黎娜设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及植物病害识别技术领域，公开了一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别方法及系统，其中，一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别方法包括：建立植物生长与模型演化的双重动态系统数学模型，构建生长阶段感知的特征提取器、渐进式知识库、双重记忆系统、概念漂移检测器和元学习优化器，整合生物技术共适应框架，实现樱花叶斑病识别系统与樱花生长周期的长期协同；本发明实现了识别系统与樱花生长周期的长期协同，解决了传统深度学习方法在长期植物监测中的稳定性与适应性矛盾问题，使樱花叶斑病识别系统能够在多年的应用过程中保持高效稳定，无需频繁的人工干预和模型更新。

本发明授权一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积网络的樱花叶斑病识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立植物生长与模型演化的双重动态系统数学模型，统一表示植物生长过程和模型演化过程；植物生长与模型演化的双重动态系统数学模型包括： 植物状态动态演化模型：用于描述植物状态随时间的变化规律，基于植物当前状态和环境条件计算植物状态的变化率； 识别模型参数动态演化模型：用于描述识别模型参数随时间的更新规律，根据当前模型参数、植物状态和采集的数据计算模型参数的变化率； 系统耦合模型：用于描述植物状态观测数据的获取过程以及环境条件的动态更新机制，环境条件的更新考虑了模型参数和植物状态的影响； 构建生长阶段感知的特征提取器，通过多尺度特征提取网络和生长阶段条件编码，使特征提取器能够适应不同生长阶段的樱花叶片特征差异； 构建渐进式知识库，通过分层级知识存储结构和知识更新机制，存储和管理不同时期的特征原型和识别规则； 构建双重记忆系统，通过长期记忆和短期记忆子系统，区分长期稳定知识和短期适应性知识； 构建概念漂移检测器，通过多粒度特征分布监测和多时间尺度变化检测，监测病害表现和植物特征的长期变化趋势； 构建元学习优化器，通过元参数空间优化和历史经验学习，从历史适应过程中学习最优适应策略； 整合生物技术共适应框架，通过系统架构和生物钟同步机制，实现樱花叶斑病识别系统与樱花生长周期的长期协同。

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