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龙图腾网获悉四川职业技术学院申请的专利农业害虫AI预警与无人机集群精准防治系统及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：CN120975518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511489870.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权农业害虫AI预警与无人机集群精准防治系统及方法是由刘宝锺;罗强;邓馥郁;孙林娜;赵丹;王鸿;龙佳鑫;吴丽丽;王杰;梁俊飞;刘晓洁;杨璨设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本农业害虫AI预警与无人机集群精准防治系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了农业害虫AI预警与无人机集群精准防治系统及方法，涉及农业AI预警技术领域，本发明采集作物图片和天气数据，识别害虫的种类、分布情况以及扩散情况，根据未来设定时间段的天气数据预测虫害异常情况以及虫害的发展方向，采集无人机在虫害发展方向上的飞行数据，根据天气数据和飞行数据预测无人机的农药喷洒异常情况，根据虫害异常情况和农药喷洒异常情况分析害虫防治异常情况，根据作物生长阶段和害虫防治异常情况进行无人机数量调度，本发明通过结合虫害异常预测和虫害发展方向上无人机农药喷洒异常判断害虫异常，从而结合作物生长阶段确定最佳无人机调配数量，有利于优化资源分配，实现农田的精准防治。

本发明授权农业害虫AI预警与无人机集群精准防治系统及方法在权利要求书中公布了：1.农业害虫AI预警与无人机集群精准防治方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 在设定时间段内连续采集作物图片和天气数据，识别害虫的种类、分布情况以及扩散情况； 根据未来设定时间段的天气数据预测虫害异常情况以及虫害的发展方向； 具体内容为： 获取未来设定时间段的天气数据； 构建虫害时空扩散模型，输入当前时刻的害虫分布热力图、扩散速度和未来设定时间段的天气数据，输出未来设定时间段的虫害预测分布图； 具体步骤为： 将农田在GIS中划分为一个由N x N个正方形元胞组成的网格，每个元胞代表一块固定大小的实地面积，将输入的当前时刻害虫分布热力图叠加到网格上，为每个元胞i, j分配一个初始虫口密度值M0i, j，初始虫口密度值取热力图在该元胞范围内的平均密度，将未来设定时间段的天气数据处理为与网格对齐的格式，对于风向面状数据，使用空间插值方法将数据分配到每个元胞上，得到每个元胞的风向，上述步骤将连续的输入数据转换为模型可处理的离散格式； 使用逻辑斯谛增长模型模拟元胞内部种群的繁殖，逻辑斯谛增长模型表示为： ，其中，为元胞i, j的初始虫口密度值，为扩散速度，为元胞内作物支撑的最大虫口密度值，即环境容纳量，在无农药干扰的对照农田长期监测虫口密度，记录稳定状态的最大值，为未来设定时间段与当前时间段的间隔时长，该模型刻画了种群增长的非线性饱和特性，为未来设定时间段的元胞i,j的内部增长虫口密度； 计算外部迁移量模拟害虫从邻近元胞迁移进来，外部迁移量计算公式表示为： ，其中，为源元胞m, n的虫口密度值，为扩散概率函数，用于量化风向、风速对虫害迁移的影响，表示扩散概率与风速正相关，与风向和源元胞m, n到元胞i, j方向的夹角负相关，与扩散速度正相关，反映了害虫优先沿下风向扩散且风速越大扩散越远，为源元胞m, n到元胞i, j的方向角，为风速方向，为风速大小，为风向经验系数，保证下风向扩散，为风速经验系数，强化风速作用，收集无人机航拍迁移轨迹，记录不同风速和风向夹角下的害虫迁移概率，采用非线性回归或机器学习拟合函数，固定风向夹角，分析迁移概率与风速的幂律关系，估计风速经验系数，固定风速 ，分析迁移概率与风向夹角的余弦关系，估计风向经验系数，为基于风向和速度的扩散核，用于描述害虫随距离d和源元胞m, n到元胞i, j的方向角的衰减模式，为衰减系数，监测害虫迁飞轨迹，统计不同距离 下的迁移个体数占比，对迁移距离频次分布拟合负指数函数，通过极大似然估计求得衰减系数，为元胞i, j与源元胞m, n的距离，为以实数e为底的指数函数，为未来设定时间段的元胞i,j的外部迁移虫口密度； 未来设定时间段的元胞i,j的虫口密度为内部增长与外部迁移之和，即； 将处理好的网格数据M0i, j载入模型，作为初始状态，设置时间步长，进行循环迭代，最终达到预定的预测时长，在模型运行结束后，输出未来设定时间段的虫口密度网格，将每个预测结果网格转换回标准的空间数据格式，在GIS平台中，将预测的虫口密度值重新渲染为热力图，颜色方案应与输入热力图一致，将连续几天的预测热力图可视化，直观展示虫害的预测分布、高风险区以及虫害的扩散路径、速度和方向； 根据虫害预测分布图提取虫害异常数据以及虫害的发展方向，所述虫害异常数据包括虫害异常区域个数； 根据虫害异常区域个数除以虫害预测区域总个数获取虫害异常值； 采集无人机在虫害发展方向上的飞行数据，根据未来设定时间段的天气数据和飞行数据预测无人机的农药喷洒异常情况； 包括以下具体步骤： 采集无人机在虫害发展方向上的飞行数据，所述飞行数据包括电机负载、泵送压力和单位时间喷药量； 获取无人机出厂时的标准电机负载、标准泵送压力和标准单位时间喷药量，根据电机负载除以标准电机负载获取电机负载异常值，根据泵送压力除以标准泵送压力获取泵送压力异常值，根据单位时间喷药量除以标准单位时间喷药量获取喷药量异常值，对电机负载异常值、泵送压力异常值和喷药量异常值加权求和获取无人机飞行异常值； 采集未来设定时间段的风速和无人机最大抗风速度，根据未来设定时间段的风速除以无人机最大抗风速度获取风速异常值； 根据无人机飞行异常值和风速异常值的乘积获取无人机的农药喷洒异常值； 根据虫害异常情况和农药喷洒异常情况分析害虫防治异常情况，根据作物生长阶段和害虫防治异常情况进行无人机数量调度。

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