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龙图腾网获悉四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)申请的专利基于深度神经网络的蜀柏毒蛾群密度监测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：CN121438233B 。

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：202512023269.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度神经网络的蜀柏毒蛾群密度监测系统是由杨远亮;曾全;肖银波;满家银;马伟虎;杨双昱;贾玉珍设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的蜀柏毒蛾群密度监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于深度神经网络的蜀柏毒蛾群密度监测系统，系统包括图像采集模块、密度标签生成模块、特征压缩路径模块、区域识别模块和虫群密度判定模块。本发明中，通过识别针叶结构区域并筛选纹理颜色差异图像块，提升虫体目标提取准确性，结合虫体排列密度与区域面积关系，生成标签图谱，增强等级判定的精度，特征图通道响应对比激活阈值实现路径压缩，提升网络对关键特征的关注度，响应点定位与虫体边界关联，强化虫群分布分析的空间精度，响应结果与原始标签对比实现动态修正，构建闭环反馈机制，优化判定一致性，整体提升识别精度、降低人工干预、增强密度监测的自适应能力与自动化水平。

本发明授权基于深度神经网络的蜀柏毒蛾群密度监测系统在权利要求书中公布了：1.基于深度神经网络的蜀柏毒蛾群密度监测系统，其特征在于，系统包括： 图像采集模块采集蜀柏林区监测设备图像帧，识别满足颜色聚类特征与纹理方向性分布规则的针叶结构区域，提取纹理与颜色特征异常的图像块，根据轮廓连续性与区域频次筛选图像，生成疑似蜀柏毒蛾区域集； 密度标签生成模块基于所述疑似蜀柏毒蛾区域集，分析虫体纹理密度与区域面积的匹配关系，判断聚集趋势，结合目标数量与图像特征对照结果，生成区域虫群密度标签图谱； 特征压缩路径模块调用所述区域虫群密度标签图谱中的区域标签，将标签对应的图像块输入至深度神经网络结构中，提取特征图通道响应，比对通道响应数量与幅度，筛选激活通道，记录激活通道编号以构建通道索引集，生成压缩路径索引集； 区域识别模块根据所述压缩路径索引集提取压缩路径特征图，定位响应幅度超过预设的响应阈值的像素点，并与虫体边界坐标关联，分析分布集中程度，生成虫体响应分布图； 虫群密度判定模块调用所述响应分布图中的响应密集区域，与标签图谱原始等级对比，识别偏差并修正后更新标签，生成虫群密度监测结果集。

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四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区星辉西路18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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