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龙图腾网获悉海南海柠科技有限公司申请的专利一种农作物病害图像的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：CN117237862B 。

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：202311081529.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种农作物病害图像的识别方法是由马睿;于会涛;马楠楠;于会彬;于笑设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物病害图像的识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，解决了现有技术无法对农作物叶片上所出现早期轻微病害进行识别的技术问题，尤其涉及一种农作物病害图像的识别方法，该方法包括以下步骤：S1、获取在光源作用下的农作物叶片的原始图像；S2、将原始图像分割生成目标和背景相分离的二值图像；S3、判断二值图像中目标所覆盖的区域中任一像素点的灰度值是否为0。本发明实现了对以往计算机视觉所无法识别到的早期轻微病害特征进行有效识别，在病害出现的早期便能够及时发现并作出相应的防治措施，能够及时掌握病害出现的最佳防治时间，从而降低了农药的用量以及成本，并能够避免病害的进一步蔓延。

本发明授权一种农作物病害图像的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种农作物病害图像的识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、获取在光源作用下的农作物叶片的原始图像，即采用LED白色光由叶片的一侧向其照射，并在叶片的另一侧采用相机进行拍摄所获得的原始图像； S2、将原始图像分割生成目标和背景相分离的二值图像，具体过程包括以下步骤： S21、将原始图像的RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，并过滤掉HSI颜色空间中的绿色区域得到图像A； S22、将原始图像的RGB图像转化为三维的XYZ空间，再由XYZ空间转化到Lab空间得到图像B； S23、将图像A和图像B合并得到图像C，并采用最大类间方差法对图像C进行阈值分割； S24、确定用于阈值分割的二值图像阈值T； S25、根据二值图像阈值T将原始图像分割为目标和背景相分离的二值图像； S3、判断二值图像中目标所覆盖的区域中任一像素点的灰度值是否为0； 若是，则结束； 若否，则进入步骤S4； S4、将二值图像中灰度值为255的区域进行分割得到早期轻微病害特征； S5、构建病害识别模型并确定损失函数L，以公开数据集对病害识别模型进行训练，损失函数L的表达式为： ； 上式中，为早期轻微病害特征属于某个类别的概率，为聚焦参数，，为调制系数，取值范围为； S6、将早期轻微病害特征输入到病害识别模型中进行识别并输出识别结果。

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