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龙图腾网获悉贵州省林业科学研究院申请的专利移植岩生红豆病虫害诊断及防治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：CN120564041B 。

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：202510665976.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权移植岩生红豆病虫害诊断及防治方法是由舒德远;林泽信;何光辉;李君一;孙业奇;鲁毅林;张军豪;陈松;吴跃开;李诚泽;李文刚;张洁;张耀荣;杨林;杨辉设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本移植岩生红豆病虫害诊断及防治方法在说明书摘要公布了：本发明公开了移植岩生红豆病虫害诊断及防治方法，所述方法包括：部署视频监控采植岩生红豆叶片图像；对采集到的岩生红豆叶片图像进行自适应小波阈值去噪；对去噪完成的岩生红豆叶片图像进行双通道融合分割得到岩生红豆病虫害区域图像；构建基于CNN神经网络的病虫害诊断模型；将岩生红豆病虫害区域图像输入病虫害诊断模型并输出病虫害概率；当病虫害概率超过阈值时，生成防治方案。本发明自动采集视频监控图像，并进行去噪、分割和病虫害预测处理、能够更好地定位病灶区域，把握不同病虫害的特征，并且根据不同病虫害动态生成防治方案。

本发明授权移植岩生红豆病虫害诊断及防治方法在权利要求书中公布了：1.移植岩生红豆病虫害诊断及防治方法，其特征在于，包括如下步骤： 部署视频监控采植岩生红豆叶片图像； 对采集到的岩生红豆叶片图像进行自适应小波阈值去噪； 对去噪完成的岩生红豆叶片图像进行双通道融合分割得到岩生红豆病虫害区域图像； 构建基于CNN神经网络的病虫害诊断模型； 将岩生红豆病虫害区域图像输入病虫害诊断模型并输出病虫害概率； 当病虫害概率超过阈值时，生成防治方案； 其中，所述对采集到的移植岩生红豆叶片图像进行自适应小波阈值去噪，具体包括以下步骤： 对采集到的岩生红豆叶片图像进行三层小波分解： 将三层小波分解的子带进行划分并按子带类别分别计算自适应阈值，其中，所述子带类别包括：高频噪声主导类、水平病斑边缘类、垂直病斑边缘类和低频信号保留类； 改进软阈值函数对小波分解后的高频系数进行选择性抑制； 对小波进行重构生成去噪完成的岩生红豆叶片图像； 其中，所述对采集到的岩生红豆叶片图像进行三层小波分解，具体包括： 第一层分解为：LL1、HL1、LH1和HH1，其中，LL1表示低频近似子带；HL1、LH1和HH1分别表示水平、垂直、和对角线方向高频细节子带； 对LL1子带进行第二层分解为：LL2、HL2、LH2和HH2，其中，LL2表示第二层低频近似子带；HL2、LH2和HH2分别表示第二层水平、垂直和对角线细节子带； 对LL2子带进行第三层分解为：LL3、HL3、LH3和HH3，其中，LL3表示第三层低频近似子带，HL3、LH3和HH3分别表示第三层水平、垂直和对角线细节子带； 所述按子带类别分别计算自适应阈值，具体包括： 高频噪声主导类子带包括：HH1和HH2，设定高频噪声主导类阈值为，计算公式为： ； 其中，表示噪声标准差，表示高频噪声主导类子带的像素总量，表示高频噪声中值项系数，表示取中位数函数，表示小波变换后高频噪声主导类子带的系数绝对值； 水平病斑边缘类子带包括：HL1和HL2，设定水平病斑边缘类阈值为，计算公式为： ； 其中，表示水平噪声权重，表示水平病斑中值项系数，表示小波变换后水平病斑边缘类子带的系数绝对值； 垂直病斑边缘类子带包括：LH1和LH2，设定垂直病斑边缘类阈值为，计算公式为： ； 其中，表示垂直噪声权重，表示垂直病斑中值项系数，表示小波变换后垂直病斑边缘类子带的系数绝对值； 低频信号保留类子带包括：LL3、HL3、LH3和HH3，设定低频信号保留类阈值为，计算公式为： ； 其中，表示低频噪声权重，表示低频噪声系数，表示小波变换后低频信号保留类子带的系数绝对值。

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