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龙图腾网获悉广州市林业和园林科学研究院申请的专利基于深度学习的绿植花期监测方法、装置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：CN120599476B 。

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：202510742763.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的绿植花期监测方法、装置及系统是由周成涛;陆毅妍;陈秋香;乐龙胜;李坚;刘书豪;陈小宇;唐锦伟;吴佳庆设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的绿植花期监测方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的绿植花期监测方法、装置及系统，通过可学习卷积核实现可见光与近红外图像的跨模态动态增强，生成植被活性掩膜以精准定位植被区域；利用通道注意力机制结合掩膜加权融合光谱与纹理特征，抑制非植被噪声干扰；通过跨模态交叉注意力动态关联气候参数与图像特征，捕捉环境变化对花期的非线性影响；最终借助级联残差分类器和单向时序门控网络，融合多尺度特征与时序规律，实现复杂环境下高精度、强鲁棒性的绿植花期监测。

本发明授权基于深度学习的绿植花期监测方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的绿植花期监测方法，其特征在于，包括： 通过图像采集设备获取目标绿植当前的时序图像集，对所述时序图像集执行跨模态动态增强处理，生成包含可见光图与近红外波段图的标准化图像集；其中，所述动态增强处理通过可学习的卷积核分离所述目标绿植的亮度与色彩分量，并基于近红外通道的光谱反射率生成所述目标绿植的植被活性掩膜； 提取所述标准化图像集中的光谱反射率特征与纹理特征，结合所述植被活性掩膜并通过通道注意力机制对所述光谱反射率特征与纹理特征进行区域约束融合，生成时空关联特征张量；其中，所述区域约束融合通过掩膜加权抑制所述目标绿植的非植被区域的噪声干扰； 将设在所述目标绿植的环境传感器当前采集的气候参数映射为环境特征向量，通过跨模态交叉注意力机制将所述环境特征向量与所述时空关联特征张量进行交互，生成环境感知的时空决策特征向量； 将所述时空决策特征向量输入至预先构建好的级联残差分类器中，通过所述级联残差分类器的跨层残差连接生成所述目标绿植的花期阶段概率分布； 基于单向时序门控网络融合所述花期阶段概率分布与历史花期数据，生成所述目标绿植的花期监测结果。

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