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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种基于神经架构搜索的秋冬季松材线虫病树检测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：CN115690489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211268041.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于神经架构搜索的秋冬季松材线虫病树检测方法是由任东;张运杰;陈邦清;古剑设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经架构搜索的秋冬季松材线虫病树检测方法在说明书摘要公布了：一种基于神经架构搜索的秋冬季松材线虫病树检测方法，包括步骤1：采集图像，对包含病树样本的春夏和秋冬季图片分别进行标记制作成数据集；步骤2：使用春夏数据集训练得到初始训练模型，将初始训练模型加载进神经架构搜索网络后使用秋冬数据集进行训练得到检测模型；步骤3：将测试图片集放入训练完成的神经架构搜索网络中进行检测，将识别错误的病树制作为负样本集，将负样本集与秋冬训练集混合后再次训练，得到检测模型；步骤4：将检测模型的识别结果输出为矢量，得到病树经纬度坐标。本发明的目的是为了能更好的提取松材线虫病树的特征进行检测，而提供了一种鲁棒的、基于无人机图像的对秋冬季松材线虫病树进行检测的方法。

本发明授权一种基于神经架构搜索的秋冬季松材线虫病树检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经架构搜索的秋冬季松材线虫病树检测方法，其特征在于，它包括以下步骤： 步骤1：进行图像采集，对秋冬季包含病树样本的图片和春夏季包含病树样本的图片分别进行标记并制作春夏数据集和秋冬数据集，将未标记的图片制作成测试图片集； 步骤2：使用春夏数据集对初始网络进行训练，得到初始训练模型，将初始训练模型作为预训练模型加载进神经架构搜索网络FED，构建采样筛选网络并使用秋冬数据集对神经架构搜索网络FED进行训练，得到检测模型； 步骤3：将测试图片集放入训练完成的神经架构搜索网络FED中进行检测，对识别错误的样本进行统计，制作为负样本集，将负样本集与秋冬数据集混合后再次训练，对检测模型进行反复迭代、训练，提升检测模型的鲁棒性，得到最优参数的检测模型； 步骤4：将最优参数的检测模型的识别结果输出为矢量，并校正位置，得到病树中心点经纬度坐标文件； 通过以上步骤检测出松材线虫病树； 所述初始网络采用fasterR-CNN网络，使用春夏数据集对fasterR-CNN网络进行训练，得到初始训练模型； 所述神经架构搜索网络FED包括特征提取模块Resnet50，特征融合模块ENF，采样筛选模块RPN以及检测头Doublehead； 在步骤3中，在得到最优参数的检测模型时，采用以下步骤： 3-1：将测试图片集放入训练好的神经架构搜索网络FED中进行检测； 3-2：对于检测结果按照置信度阈值进行自动划分，置信度大于指定值A的视为正样本，置信度小于指定值B的视为负样本； 3-3：将负样本加入秋冬数据集中，然后放入网络再次训练； 3-4：重复步骤3-2、步骤3-3，直到检测结果中所有置信度均大于指定值A。

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