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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于MobileNetV2的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质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：CN116469038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310459015.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于MobileNetV2的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质是由钟世达;梁辉鸿;王岳;邹泓高;袁涛设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MobileNetV2的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于MobileNetV2的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质。该方法属于图像识别领域，其包括：接收摄像机发送的农作物视频流，并从所述农作物视频流中提取一帧农作物图像作为待识别农作物图像；将所述待识别农作物图像输入当前农作物识别模型进行识别，得到农作物病虫害识别结果，并可切换不同农作物识别模型进行识别，其中，所述农作物识别模型是从MobileNetV2网络中导出预设算法模块，并通过所述预设算法模块构建得到的模型。本申请实施例不仅可以提高农作物病虫害识别速率，减少识别延迟，而且适合部署到嵌入式或FPGA设备中，提升系统灵活性。

本发明授权基于MobileNetV2的农作物病虫害识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于MobileNetV2的农作物病虫害识别方法，其特征在于，包括： 接收摄像机发送的农作物视频流，并从所述农作物视频流中提取一帧农作物图像作为待识别农作物图像； 将所述待识别农作物图像输入当前农作物识别模型进行识别，得到农作物病虫害识别结果，并可切换不同农作物识别模型进行识别，其中，所述农作物识别模型是从MobileNetV2网络中导出预设算法模块，并通过所述预设算法模块构建得到的模型； 其中，从MobileNetV2网络中导出预设算法模块，并通过所述预设算法模块构建得到的所述农作物识别模型，包括： 通过高层次语言综合工具导出普通卷积算法模块、深度可分类卷积算法模块、捷径分支算法模块以及全连接算法模块； 通过循环复用所述普通卷积算法模块、所述深度可分类卷积算法模块、所述捷径分支算法模块以及所述全连接算法模块构建得到所述农作物识别模型； 所述深度可分类卷积算法模块集成了按点卷积及深度卷积，所述通过循环复用所述普通卷积算法模块、所述深度可分类卷积算法模块、所述捷径分支算法模块以及所述全连接算法模块构建得到所述农作物识别模型，包括： 基于所述普通卷积算法模块、所述按点卷积以及所述深度卷积构建得到顶层网络； 基于所述普通卷积算法模块、所述深度可分类卷积算法模块以及所述捷径分支算法模块构建得到瓶颈层网络； 基于所述深度卷积及所述全连接算法模块构建得到底层网络； 通过所述顶层网络、所述瓶颈层网络以及所述底层网络构建得到所述农作物识别模型。

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