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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利一种基于迁移学习的茄科病害等级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：CN116612307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310131684.8，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权一种基于迁移学习的茄科病害等级识别方法是由陈心浩;郑禄;帖军;隆娟娟;吴立锋;张潇;程林辉;朱成澳设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的茄科病害等级识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的茄科病害等级识别方法，本发明基于K‑means算法对获取的茄科图像进行预处理，基于预设迁移学习的病害等级识别模型对处理后的图像进行病害特征识别，根据特征识别结果确定茄科病害图像，所述预设迁移学习的病害等级识别模型为将改进的MSS‑ResNet101模型的模型参数和参数权重迁移至预训练模型获得迁移后的模型，并对迁移后的模型中分类层进行训练获得的模型。对所述茄科病害图像中的病斑面积进行统计，根据统计结果确定茄科病害程度。本发明解决了茄科植物受病程度分级识别模型对细粒度特征敏感度不高导致的低精度或过拟合问题，提升病害识别率。

本发明授权一种基于迁移学习的茄科病害等级识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的茄科病害等级识别方法，其特征在于，所述基于迁移学习的茄科病害等级识别方法包括： 基于K-means算法对获取的茄科图像进行预处理，获得处理后的图像； 基于预设迁移学习的病害等级识别模型对处理后的图像进行病害特征识别，根据特征识别结果确定茄科病害图像； 对所述茄科病害图像中的病斑面积进行统计，根据统计结果确定茄科病害程度； 所述基于预设迁移学习的病害等级识别模型对处理后的图像进行病害特征识别，根据特征识别结果确定茄科病害图像的步骤之前，还包括： 采用ImageNet图像数据集作为迁移训练的源数据集； 基于ImageNet源数据集对改进的MSS-ResNet101模型进行训练，获得预训练模型，所述改进的MSS-ResNet101模型以ResNet101网络模型为基础结合多尺度结构Inception模块和卷积核注意力机制SKNet得到改进的融合卷积核注意力机制的多尺度网络模型，所述MSS-ResNet101模型通过采用Inception模块代替原始ResNet101中的7×7卷积，并在每个残差模块中融入卷积核注意力机制，将全局平均池化层与Softmax层进行保留； 将所述预训练模型的参数和权重作为网络的初始化参数对所述预训练模型进行初始化处理，并将全局平均池化层前的结构进行冻结，获得待改进的预训练模型； 在所述待改进的预训练模型的softmax分类层前添加全连接层构成新的分类层，并修改softmax分类层对应的网络参数为16以适用于茄科病害程度分级任务，获得目标预训练模型； 对所述目标预训练模型中的所述新的分类层进行训练，获得训练好的模型； 对所述训练好的模型对应的网络参数进行微调，获得预设迁移学习的病害等级识别模型。

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