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龙图腾网获悉北京链禾云农科技有限公司申请的专利基于视觉智能与大模型的虫情检测方法及预警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：CN120599538B 。

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：202510729692.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于视觉智能与大模型的虫情检测方法及预警系统是由赵金石设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉智能与大模型的虫情检测方法及预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视觉智能与大模型的虫情检测方法及预警系统，属于智能农业技术领域。本发明解决了现有技术存在效率低、数据采集不全面、主观性的问题，本发明通过集成RGB相机、热成像仪和激光雷达的多光谱采集装置，能够获取虫情的多维度数据，能够有效弥补单一视觉感知手段的不足，使虫情检测更加全面、准确，将采集到的多光谱数据输入至多模态大模型架构，能够提供虫害多维度信息，助力精准防控决策，而基于多模态大模型架构的虫情检测结果，通过三级预警体系量化虫害爆发风险等级，便于农业管理者或相关人员根据风险等级及时、合理地调配资源，制定相应的防控策略，从而有效降低虫害可能造成的损失。

本发明授权基于视觉智能与大模型的虫情检测方法及预警系统在权利要求书中公布了：1.基于视觉智能与大模型的虫情检测方法，其特征在于，所述虫情检测方法为基于集成多种视觉感知与大模型对虫情多维度信息进行感知、分析与预警的检测方法； 所述虫情检测方法包括： 确定监测区域的范围和形状，利用集成RGB相机、热成像仪和激光雷达的多光谱采集装置，采集虫情的多光谱数据并进行预处理，其中，多光谱数据包括RGB图像、热红外图像、激光雷达点云数据； 其中，在确定监测区域的范围和形状后，通过将环境光照度参数与预设的阈值进行比值处理，自动切换至红外补光模式； 将预处理后的多光谱数据输入至多模态大模型架构，依次经过特征层融合架构，进行光谱特征交互融合，时空记忆网络的LSTM-Transformer混合架构捕捉虫害演变规律以及知识蒸馏机制的优化处理，得到的虫情检测结果，包括虫害的位置、类型、严重程度以及发展趋势； 基于虫情检测结果，通过三级预警体系量化虫害爆发风险等级； 其中，采集虫情多光谱数据，包括以下步骤： 根据虫情监测的实际需求，利用GIS数据结合地形地貌和植被分布信息，在地图上绘制出监测区域的边界，确定监测区域的范围和形状； 将多光谱采集装置设置在已确定的监测区域内，通过多光谱采集装置对监测区域进行自主扫描和数据采集，最终采集虫情的多光谱数据并进行预处理，包括： 开启RGB相机获取监测区域的RGB图像； 同步启动热成像仪获取监测区域的热红外图像； 启动激光雷达对监测区域进行扫描，获取监测区域内的激光雷达点云数据； 其中，在确定监测区域的范围和形状后，先通过环境照度传感器实时监测已确定监测区域的环境光照度，获取环境光照度参数并与预设的阈值对比，当环境光照度参数低于预设的阈值时，自动切换至红外补光模式，反之则采用可见光补光模式； 具体的，自动切换至红外补光模式，包括： 当所述环境光照度参数低于预设的阈值时，则将所述环境光照度参数与预设的阈值进行比值处理，获取光照度比值系数； 当所述环境光照度参数低于预设的阈值时，从数据库中调取预设时间段，其中，所述预设时间段的取值范围为30min-60min； 按照所述预设时间段对应的时间长度截取环境光照度参数低于预设的阈值时刻之前的预设时间段对应的时间长度内的环境光照度参数，作为参考环境光照度参数； 根据所述参考环境光照度参数获取光照波动系数； 其中，所述光照波动系数通过如下公式获取：其中，S表示光照波动系数；n表示参考环境光照度参数对应的个数；Li和Li+1分别表示第i个参考环境光照度参数和第i+1个参考环境光照度参数对应的参数数值；Lth表示预设的阈值对应数值；Lσ表示n个参考环境光照度参数对应的光照度标准差； 将所述光照度比值系数与所述光照波动系数进行比较； 当所述光照度比值系数未超过所述光照波动系数时，则调取预设的基准补偿强度系数；其中，所述预设的基准补偿强度系数取值范围为1.14-1.26; 利用所述红外补光模式根据预设的基准补偿强度系数进行补光；其中，补光后对应的第一目标补光量为K*L；其中，K表示预设的基准补偿强度系数；L表示当前所述环境光照度参数； 当所述光照度比值系数超过所述光照波动系数时，则利用光照波动系数和光照度比值系数获取第二目标补光量； 其中，所述第二目标补光量通过如下公式获取：其中，Lb表示第二目标补光量；B表示光照度比值系数； 利用所述红外补光模式按照第二目标补光量进行补光。

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