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龙图腾网获悉博视智能科技(重庆)有限公司申请的专利一种农作物病害多模态诊断与分类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：CN121302083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511881346.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种农作物病害多模态诊断与分类方法及系统是由田英才;郭丽丽;孙林;张子舸;韩晓燕;王锐;周雅设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物病害多模态诊断与分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种农作物病害多模态诊断与分类方法及系统，涉及数据处理技术领域，本发明的方法包括采集病害多模态数据并预处理；构建病害多模态诊断模型，将多模态数据中的图像和文本序列分别输入病害多模态诊断模型的视觉特征提取子网和文本特征编码子网，提取全局视觉特征、序列状态特征和全局文本特征；基于全局视觉特征与全局文本特征计算全局匹配得分，对全局视觉特征和序列状态特征执行细粒度局部交互，并引入类别通道注意力机制对交互得到的特征进行修正，加权生成多模态融合特征；基于全局视觉特征、全局文本特征和多模态融合特征构建损失函数并对病害多模态诊断模型进行训练，将待分类数据输入病害多模态诊断模型输出分类结果。

本发明授权一种农作物病害多模态诊断与分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农作物病害多模态诊断与分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，采集病害多模态数据并预处理； 步骤S2，构建病害多模态诊断模型，将多模态数据中的图像和文本序列分别输入病害多模态诊断模型的视觉特征提取子网和文本特征编码子网，提取全局视觉特征、序列状态特征和全局文本特征向量； 步骤S3，基于全局视觉特征与全局文本特征计算全局匹配得分，对全局视觉特征和序列状态特征执行细粒度局部交互，并引入类别通道注意力机制对交互得到的特征进行修正，加权生成多模态融合特征； 步骤S4，基于全局视觉特征、全局文本特征和多模态融合特征构建总损失函数并对病害多模态诊断模型进行训练，将待分类数据输入病害多模态诊断模型输出分类结果； 所述细粒度局部交互包括文本引导的图像注意力交互与图像引导的文本注意力交互； 所述文本引导的图像注意力交互是以所述序列状态特征作为查询向量，以所述全局视觉特征向量作为键向量和值向量，计算文本对图像区域的注意力权重，生成融合视觉信息的文本特征； 所述图像引导的文本注意力交互，是以所述全局视觉特征向量作为查询向量，以所述序列状态特征作为键向量和值向量，计算图像区域对文本词汇的注意力权重，生成融合语义信息的图像特征； 将所述文本特征和图像特征进行融合，获取初始多模态融合特征； 所述类别通道注意力机制包含并行的通道自适应分支和类别自适应分支； 所述通道自适应分支包括依次连接的全局平均池化层、降维全连接层和升维全连接层； 所述类别自适应分支包括依次连接的全局平均池化层、类别映射卷积层以及逆向投影层。

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