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龙图腾网获悉内蒙古农业大学申请的专利一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类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：CN120411618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510477090.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类方法是由李宏慧;焦媛媛;付学良设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类方法，包括以下步骤：构建公共数据集FGVC8和自建复杂环境背景数据集SCEBD，以及对所收集到的图像数据进行预处理；通过联合多种下采样策略，构建多尺度下采样模块MSDM；构建多尺度特征提取模块MFEN，通过多分支结构捕获苹果叶部病害的多样化特征信息；在MFEN中引入改进的三元组注意力机制，进一步抽取关键特征信息；建立轻量级融合注意力多分支网络LCAMNet模型。本发明采用上述一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类方法，提高了病害识别的准确性与鲁棒性，适用于资源受限且背景复杂的苹果叶片病害分类任务，兼具良好的通用性和高效性。

本发明授权一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂环境背景下的苹果叶部病害多分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、构建公共数据集FGVC8和自建复杂环境背景数据集SCEBD，以及对所收集到的图像数据进行预处理； 步骤S2、通过联合多种下采样策略，构建多尺度下采样模块MSDM； MSDM模块包含两个分支，第一个分支包括两个路径，通过并行应用最大池化路径1和平均池化路径2的操作，分别提取图像中的全局特征和显著特征； 第二个分支包括路径3和路径4，是并行的卷积降采样模块； 在通道维度上将第一个分支和第二个分支降采样输出进行拼接，整合两个分支提取的全局和局部特征，拼接后的特征图通过通道混洗操作进行进一步优化； 步骤S3、构建多尺度特征提取模块MFEN，通过多分支结构捕获苹果叶部病害的多样化特征信息； 构建多尺度特征提取模块MFEN，通过将输入的通道数均匀分配到四个独立分支中，来捕获苹果叶部病害的多样化特征信息；其中，四个独立分支分别为：特征保留分支、局部细节分支、深层特征分支和显著特征分支； 对上述四个分支的输出特征图进行拼接操作，并引入通道混洗，优化不同通道间的信息流动和融合；通道混洗操作通过重新排列各个通道的特征，实现来自不同卷积通道的特征进行信息交换； 步骤S4、在MFEN中引入改进的三元组注意力机制，进一步抽取关键特征信息； 三元组注意力机制包括三个分支，通过前两个分支分别捕捉通道之间和空间之间的交互信息，第三个分支用于建立单独的空间注意力，将这三个分支的输出进行融合，生成最终的注意力特征； 步骤S5、基于所构建的MSDM模块和MFEN模块以及改进的三元组注意力机制，建立轻量级融合注意力多分支网络LCAMNet模型； 建立轻量级融合注意力多分支网络LCAMNet模型，LCAMNet模型包括3×3的基础卷积Conv1,3×3池化核的最大池化层和阶段2、阶段3和阶段4以及1×1大小的卷积Conv5，平均池化层和全连接层； 其中，阶段2、阶段3和阶段4均包含多尺度下采样模块MSDM和多尺度特征提取模块MFEN；阶段4的MFEN后叠加一个改进的三元组注意力机制； 利用LCAMNet模型对苹果叶部病害图像进行分类。

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