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龙图腾网获悉内蒙古小草数字生态产业有限公司申请的专利一种基于玉米卷叶监测识别并处理旱情的方法和装置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：CN115759181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211704948.6，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权一种基于玉米卷叶监测识别并处理旱情的方法和装置是由郝媛媛;刘岳坤;杨柳;高俊刚;韩远英;李成康;路亦晗设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于玉米卷叶监测识别并处理旱情的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于玉米卷叶监测识别并处理旱情的方法和装置，方案可以包括：利用可旋转的具备4G信号传输功能的球形摄像机采集第一时间点和第二时间点的待检测区域的玉米叶子图像，所述第一时间点的范围为一天时间中的中午12点至中午2点，所述第二时间点的范围为一天时间中的下午5点至下午7点；利用训练完毕的玉米卷叶检测模型分别判断所述第一时间点和所述第二时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子是否为卷叶，得到判断结果；根据判断结果判定玉米是否收到干旱胁迫。本发明是一种基于玉米卷叶监测识别旱情的智能预警方法，可以帮助田间管理者及时发现旱涝情况，对灌溉时间及用量进行调整。

本发明授权一种基于玉米卷叶监测识别并处理旱情的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于玉米卷叶监测识别并处理旱情的方法，其特征在于，所述方法包括： 利用可旋转的具备4G信号传输功能的球形摄像机采集第一时间点和第二时间点的待检测区域的玉米叶子图像，所述第一时间点的范围为一天时间中的中午12点至中午2点，所述第二时间点的范围为一天时间中的下午5点至下午7点； 利用训练完毕的玉米卷叶检测模型分别判断所述第一时间点和所述第二时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子是否为卷叶，得到判断结果； 若所述判断结果表明所述第一时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子为未卷叶状态，则所述待检测区域的玉米未受到干旱胁迫；若所述判断结果表明所述第一时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子为卷叶状态，且所述第二时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子为卷叶状态，则检测布置在所述待检测区域的土壤中的土壤墒情传感器的数值，若所述数值表明所述待检测区域的土壤含水量不足，则所述待检测区域的玉米受到第一程度的干旱胁迫，则对所述待检测区域的土壤进行灌溉补水；若所述判断结果表明所述第一时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子为卷叶状态，且所述第二时间点的玉米叶子图像中的玉米叶子为未卷叶状态，则所述待检测区域的玉米受到第二程度的干旱胁迫；所述第一程度大于所述第二程度； 所述训练完毕的玉米卷叶检测模型的训练过程具体包括： 对Efficientdet目标检测模型进行改进，将改进后的Efficientdet目标检测模型作为玉米卷叶检测模型，其中，改进方面包括： 在特征提取过程中先后采用深度可分离卷积和倒残差模块，以提高特征提取部分的主干网络的特征提取能力； 在Efficientdet目标检测模型原有的BiFPN模块中增加跨级的数据流，以提升网络性能； 在训练过程中采用组归一化方法，在通道维度层面进行数据的归一化，将通道分为若干组后，在组内计算均值和方差以进行归一化，从而防止模型训练过程中出现梯度弥散进而使得模型难以收敛的现象； 预先采集若干数量的所述第一时间点和所述第二时间点的玉米叶子图像；按预定比例将所述玉米叶子图像划分为训练集、测试集和验证集三部分； 采用Pseudo-Labelling方法，对所述玉米卷叶模型进行迭代训练，得到训练完毕的玉米卷叶检测模型。

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