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龙图腾网获悉西南科技大学;哈尔滨工业大学;哈尔滨联合飞机科技有限公司;电子科技大学申请的专利一种多尺度视野下农作物多细粒度识别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：CN121236499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511794657.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种多尺度视野下农作物多细粒度识别方法是由霍建文;周美琳;刘爽利;谭立国;孟月华;初旭;田刚印;周怀芳;张静;常志远;刘宏伟;赵志钦设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度视野下农作物多细粒度识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度视野下农作物多细粒度识别方法，属于智慧农业目标检测识别的技术领域，包括：获取农田作物的不同尺度的红外图像和不同尺度的可见光图像；预处理红外图像和可见光图像；对不同尺度的可见光图像进行标签标注；对不同尺度的可见光图像进行配准，再将配准后的可见光图像与红外图像进行配准；将配准后的可见光图像与红外图像进行融合，得到融合特征图；将融合特征图与带有标签的可见光图像输入多细粒度识别网络中进行分类识别，输出作物的种类和生长时期。本发明所需数据量少，模型效率高，能准确识别出作物的种类和生长时期，为精准农业提供了轻量化的基础。

本发明授权一种多尺度视野下农作物多细粒度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度视野下农作物多细粒度识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取农田作物的不同尺度的红外图像和不同尺度的可见光图像； S2、预处理红外图像和可见光图像； S3、对不同尺度的可见光图像进行标签标注； S4、对不同尺度的可见图像进行配准，再将配准后的可见光图像与红外图像进行配准； S5、将配准后的可见光图像与红外图像进行融合，得到融合特征图； S6、将融合特征图与带有标签的可见光图像输入多细粒度识别网络中进行训练，然后再将农田作物的不同尺度的红外图像和不同尺度的可见光图像输入到训练好的多细粒度识别网络中进行预测，输出得到作物的种类和生长时期； 其中，所述S6中，多细粒度识别网络包括种类分类器、多细粒度分类串联模块和生长时期识别器，其分类识别过程包括以下分步骤： S61、将带有标签的可见光大感受野图像输入种类分类器中进行训练，然后将要预测的可见光大感受野图像输入到训练好的种类分类器中，输出得到种类预测结果，并将种类预测结果输送至生长时期识别器； S62、多细粒度分类串联模块将种类分类器处理过程中的特征传递至生长时期识别器中，以实现信息共享； S63、将融合特征图的细粒度特征和种类预测结果输入生长时期识别器中进行训练，然后将要预测的可见光小感受野图像和红外小感受野图像输入到训练好的生长时期识别器中，输出得到生长时期预测结果。

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