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龙图腾网获悉滴翠智能科技(上海)有限公司;新疆滴翠数字农业科技有限公司申请的专利基于深度学习的植物虫病害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：CN121190893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511746239.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的植物虫病害图像识别方法及系统是由安浚;余浩设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的植物虫病害图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的植物虫病害图像识别方法及系统，属于深度学习技术领域，首先获取植物多个生长阶段的多源图像集合，包含植株整体、叶片、茎秆图像及生长阶段时间、拍摄角度标识信息，接着构建植物图像时序关联网络进行器官级时序对齐处理，得到对齐图像集合和器官关联系数，再通过关联系数进行跨生长阶段病灶特征关联，获取跨阶段病灶关联集合和时序演化信息，将关联集合输入专属深度学习模型进行特征聚合与类型匹配，得到初步结果，最后结合时序演化信息对初步结果进行器官适配验证，生成最终识别结果和病灶器官时序演化图谱，本发明提高了植物虫病害识别的准确性和可靠性。

本发明授权基于深度学习的植物虫病害图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的植物虫病害图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取植物在多个生长阶段的多源图像集合，所述多源图像集合包含每个生长阶段的植株整体图像、叶片局部图像、茎秆局部图像及生长阶段时间标识、拍摄角度标识信息； 基于所述生长阶段时间标识及拍摄角度标识信息构建植物图像时序关联网络，对所述多源图像集合进行器官级时序对齐处理，得到器官级时序对齐图像集合及图像间器官关联系数； 通过所述器官关联系数对器官级时序对齐图像集合进行跨生长阶段病灶特征关联处理，得到跨阶段病灶关联集合及病灶在不同器官上的时序演化信息； 将所述跨阶段病灶关联集合输入预设的植物虫病害专属深度学习模型进行特征聚合与类型匹配处理，得到病灶聚合特征及初步虫病害类型结果，所述植物虫病害专属深度学习模型的模型基础架构包含特征输入层、并行植物病灶特征提取分支、病灶特征交互层、病灶特征聚合层、虫病害类型匹配层及动态优化模块，所述并行植物病灶特征提取分支分别为病灶纹理细节提取分支、病灶形态特征提取分支、病灶颜色特征提取分支，所述病灶纹理细节提取分支包含多层卷积层、多层池化层及两层批归一化层，所述病灶形态特征提取分支包含多层空洞卷积层、一层全局平均池化层及一层批归一化层，所述病灶颜色特征提取分支包含多层卷积层、多层全连接层及一层随机丢弃层； 结合所述病灶在不同器官上的时序演化信息对所述初步虫病害类型结果进行器官适配验证处理，生成最终植物虫病害识别结果及病灶器官时序演化图谱。

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滴翠智能科技(上海)有限公司;新疆滴翠数字农业科技有限公司，其通讯地址为：201315 上海市浦东新区秀浦路3188弄28、29号四层403室；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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