中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)王梅获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)申请的专利基于深度学习的杨树害虫图像识别方法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：CN120976587B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511089810.3，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权基于深度学习的杨树害虫图像识别方法及系统是由王梅;王鸿斌;尚华丹;李国宏;裴文娅;张楚晴;刘梦飞;陈文昱设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的杨树害虫图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的杨树害虫图像识别方法及系统，包括获取杨树害虫领域知识进行知识蒸馏增强并构建杨树害虫知识图谱，确定杨树品种，构建杨树害虫生态深度识别模型，将待识别杨树害虫生态图片输入杨树害虫生态深度识别模型获得第一杨树害虫生态特征，处理多波段害虫图获得次要害虫特征，进行特征交叉获得第二杨树害虫生态特征，确定时空特征，将所述时空特征、所述杨树品种和所述第二杨树害虫生态特征输入所述杨树害虫知识图谱获得杨树害虫预测结果。该方法不仅可以提高杨树害虫图像识别的效率和准确性，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于杨树害虫图像识别系统中。
本发明授权基于深度学习的杨树害虫图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的杨树害虫图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取杨树害虫领域知识进行知识蒸馏增强，构建杨树害虫知识图谱； S2、获取杨树图像与标准杨树图库比较确定杨树品种，获取已标注的杨树害虫生态图片构建杨树害虫生态深度识别模型；所述杨树害虫生态图片包括害虫图、共生生物图和杨树病害图； S3、将待识别杨树害虫生态图片输入杨树害虫生态深度识别模型获得第一杨树害虫生态特征；所述第一杨树害虫生态特征包括主要害虫特征、共生生物特征和杨树病害特征； S4、采用波段差异显著性图算法处理多波段害虫图获得次要害虫特征，将所述次要害虫特征与所述第一杨树害虫生态特征进行特征交叉获得第二杨树害虫生态特征； S5、将待识别杨树害虫生态图片与拍摄数据进行时空对齐确定时空特征，将所述时空特征、所述杨树品种和所述第二杨树害虫生态特征输入所述杨树害虫知识图谱获得杨树害虫预测结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)，其通讯地址为：100091 北京市海淀区东小府1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励