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龙图腾网获悉南京林业大学;潍坊现代农业山东省实验室申请的专利一种融合深度学习与图像处理的杂草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：CN117036926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310247564.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种融合深度学习与图像处理的杂草识别方法是由金小俊;陈勇;于佳琳设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合深度学习与图像处理的杂草识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合深度学习与图像处理的杂草识别方法，包括：采集田间图像；将田间图像划分为若干网格图像；通过分类神经网络模型对网格图像进行识别，并将各网格图像标记为作物或背景；使用图像处理中的颜色因子分别对两种网格图像中的绿色像素进行图像分割、面积滤波以及连通区域标记，统计两种网格图像的连通区域数量，通过连通区域数量识别网格图像中的杂草分布情况。本发明中神经网络模型仅需关注图像中是否有作物，而作物的品种是单一或有限的，即使遇到未在训练集中出现的杂草种类，也不影响识别结果。因此，通过本发明方法可有效降低杂草识别的复杂度和训练集图像搭建的成本，并能够提升模型识别的稳健性和泛化能力。

本发明授权一种融合深度学习与图像处理的杂草识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合深度学习与图像处理的杂草识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集田间图像； S2、将田间图像均匀划分为若干网格图像； S3、通过训练完成的分类神经网络模型对网格图像进行识别，并将各网格图像标记为作物或背景，被标记为作物的网格图像中有作物，被标记为背景的网格图像中没有作物； S4、取被标记为背景的网格图像和被标记为作物的网格图像，使用图像处理中的颜色因子分别对两种网格图像中的绿色像素进行图像分割、面积滤波以及连通区域标记，统计两种网格图像的连通区域数量，通过连通区域数量识别网格图像中的杂草分布情况； 对于被标记为背景的网格图像，若连通区域数量为0，则该网格图像为无作物无杂草的土壤区域；若连通区域数量为N，且N＞0，则该网格图像包含N处杂草； 对于被标记为作物的网格图像，若连通区域数量为1，则该网格图像仅包含作物；若连通区域数量为N，设为R1,…,RN，且N＞1，则做如下处理：在网格图像中，仅保留R1连通区域位置的像素，其余连通区域位置的像素均隐藏，再将该网格图像输入分类神经网络模型进行识别，若识别结果为作物，则R1连通区域的像素为作物像素，反之为杂草像素；按照同样操作分别对R2…直至RN连通区域进行识别，即可识别出该网格图像内的所有作物和杂草。

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南京林业大学;潍坊现代农业山东省实验室，其通讯地址为：210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159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”。

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