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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利基于改进Deeplab v3+的芦荟病害分级系统及其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：CN119723322B 。

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：202411555103.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于改进Deeplab v3+的芦荟病害分级系统及其方法是由岳学军;钟文山;李炫天;陈俊致;陈彪;蔡新鹏;张乐;陈强;黄旭煌;温嘉杰;周意;邱岳;秦臻设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Deeplab v3+的芦荟病害分级系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Deeplabv3+的芦荟病害分级系统及其方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、语义分割模块、性能估算模块、输入模块、识别模块、分级模块、输出模块和数据库；所述语义分割模块，用于对芦荟叶片及表面病斑进行特征提取，得到芦荟叶片识别和病斑分割结果；语义分割模块采用UAMT网络框架，包括教师模型和学生模型，并在“预测一致性”部分增加了对不确定信息的约束，以在计算一致性损失时，只对教师模型和学生模型预测偏差较小的结果进行学习，而对预测偏差较大的结果进行抑制；所述教师模型和学生模型均采用改进的Deeplabv3+网络；本发明可以实现对芦荟叶片表面病害的分割识别以及对其病害程度的分级，具有较高的精度和效率。

本发明授权基于改进Deeplab v3+的芦荟病害分级系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于改进Deeplabv3+的芦荟病害分级系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、语义分割模块、性能估算模块、输入模块、识别模块、分级模块、输出模块和数据库； 所述数据采集模块，用于获取芦荟俯拍或侧拍叶片数据； 所述数据预处理模块，对采集的芦荟数据视频进行预处理，得到图片数据集，并对芦荟叶片及其叶片表面病斑进行标注，对数据集进行划分； 所述语义分割模块，用于对芦荟叶片及表面病斑进行特征提取，得到芦荟叶片识别和病斑分割结果；所述语义分割模块采用UAMT网络框架，所述UAMT网络框架包括教师模型Tnet和学生模型Snet；所述教师模型Tnet和学生模型Snet结构相同，均采用改进的Deeplabv3+网络；所述UAMT网络框架采用改进的Deeplabv3+网络进行芦荟植株检测；采用MobileNetV2架构对模型骨干网络进行优化，所述改进的Deeplabv3+网络包括编码器和解码器，多尺度注意力模块MSA在不同尺度的特征上引入了空间通道注意力模块CBAM；所述Deeplabv3+网络选取骨干网络MobilenetV2中的第4层和第8层作为特征提取的关键层级，这两层分别对应输入图像的14和116尺度，其初始通道数分别为24和64；先对第8层特征图进行4倍上采样操作，以匹配第4层特征图的空间分辨率，再将采样后的特征图分别输入CBAM模块；最后，经过CBAM模块增强的两个特征图被组合在一起； 所述性能估算模块，用于对检测结果进行评估，测试检测结果的MIoU、MPA和准确率，若低于设定阈值则返回语义分割模块，重新进行特征提取； 所述输入模块，用于所需进行芦荟病害检测的图片信息输入模型； 所述识别模块，用于输入的视频或图像中的芦荟叶片及其表面病斑进行识别并分割； 所述分级模块，用于对识别模块的分割结果进行计算，对芦荟病害程度进行分级； 所述输出模块，用于将病害识别及分级的数据输出并呈现至终端显示设备，同时将计算的结果进行加权输出； 所述数据库，用于储存芦荟叶片及表面病斑特征。

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