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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利农作物病害图像的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：CN116758412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310524546.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权农作物病害图像的识别方法及系统是由王志彬;卫雅娜;乔晓军;王莹;袁冬梅;于浩设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物病害图像的识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种农作物病害图像的识别方法及系统，方法包括：获取待识别农作物病害图像；将待识别农作物病害图像输入到n个训练好的基分类器，得到待识别农作物病害图像的目标特征集；将目标特征集输入到训练好的元学习器，得到待识别农作物病害图像的识别结果。本发明能够克服现有技术存在对农作物病害图像的识别结果不准确、操作不便等问题，兼具深度卷积神经网络和集成学习技术的优点，不仅能够提高识别系统的准确性，而且能够提高识别系统的泛化性，具有速度快、连续性强、便于小面积作物诊断，还能够应用于智能手机等移动终端，适合田间操作，拓宽了应用范围。

本发明授权农作物病害图像的识别方法及系统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，包括： 获取待识别农作物病害图像； 将所述待识别农作物病害图像输入到n个训练好的基分类器，得到所述待识别农作物病害图像的目标特征集，每个训练好的基分类器是利用不同的训练样本集对构建的同一基分类器进行训练后得到的，同一基分类器是根据轻量化的卷积神经网络识别模型LW-EfficientNet构建的，所述目标特征集是根据所述n个训练好的基分类器输出的所述待识别农作物病害图像的预测结果得到的，n为大于1的正整数； 将所述目标特征集输入到训练好的元学习器，得到所述待识别农作物病害图像的识别结果； 所述轻量化的卷积神经网络识别模型LW-EfficientNet的获取方式，包括： 将EfficientNet-B0作为所述LW-EfficientNet的基础网络；利用轻量级卷积注意力模块CBAM改进Efficientnet-B0中的主体模块轻量翻转瓶颈卷积核MBConv，并使用Ghost层替代EfficientNet-B0中首层的卷积层，得到所述LW-EfficientNet。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京市农林科学院信息技术研究中心，其通讯地址为：100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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