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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于机器视觉的玉米地虫害监测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：CN121330521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511885769.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于机器视觉的玉米地虫害监测方法及系统是由郭锐强;丛达;张贺;贾力苏;蔡奕欣;乔秀芳;张洋;章亚频;全家乐;孙文奇;刘文龙;李雪见;纪培勇;胡景琦;林笑宇设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的玉米地虫害监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于玉米地虫害监测技术领域，提供了基于机器视觉的玉米地虫害监测方法及系统。本发明通过进行虫害范围检测的损失计算与模型优化；进行虫害颜色识别，选择异常虫害区域；对异常虫害区域进行目标拍摄的空间规划与拍摄控制，获取多个代表拍摄图像；通过优化网络模型，对多个代表拍摄图像进行虫害范围检测；预测叶片虫害率和虫害扩散速度。能够选择异常虫害区域，获取多个代表拍摄图像，进行虫害范围检测，有效减少需要处理的数据量，大大缩短检测处理的时间，且通过损失计算与模型优化，提高了网络模型的检测精度，能够为后续的叶片虫害率、虫害扩散速度的预测提供准确的数据基础。

本发明授权基于机器视觉的玉米地虫害监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的玉米地虫害监测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 选择玉米地虫害检测的基础网络模型，并获取虫害图像数据集，进行虫害范围检测的损失计算与模型优化，生成优化网络模型； 对玉米地进行周期性巡检航拍的监测控制，基于机器视觉技术，进行虫害颜色识别，选择异常虫害区域； 对所述异常虫害区域进行目标拍摄的空间规划与拍摄控制，获取目标拍摄数据，并进行图像选择与截取，获取多个代表拍摄图像； 通过所述优化网络模型，对多个所述代表拍摄图像进行虫害范围检测，获取检测结果数据； 根据所述检测结果数据，预测叶片虫害率，并获取所述异常虫害区域的历史检测数据，预测虫害扩散速度； 所述选择玉米地虫害检测的基础网络模型，并获取虫害图像数据集，进行虫害范围检测的损失计算与模型优化，生成优化网络模型具体包括以下步骤： 选择玉米地虫害检测的基础网络模型； 获取虫害图像数据集和对应的虫害标注数据； 通过所述基础网络模型，对所述虫害图像数据集进行虫害范围检测，获取基础检测数据； 对虫害标注数据和基础检测数据进行范围边界的像素点距离分析，确定多个真实边界像素点和对应的检测边界像素点的像素点对应关系； 按照所述像素点对应关系，对虫害标注数据和基础检测数据进行范围边界的损失计算，得到范围边界损失值； 对虫害标注数据和基础检测数据进行范围面积的损失计算，得到范围面积损失值； 综合所述范围边界损失值和所述范围面积损失值，计算总损失值； 基于所述总损失值，对所述基础网络模型进行参数优化调整，生成优化网络模型； 所述范围边界损失值的计算公式为： ； 其中，为范围边界损失值，代表第个真实边界像素点或检测边界像素点，共有个真实边界像素点或检测边界像素点，为真实范围边界的长度，为检测范围边界的长度，为第个检测边界像素点的准确概率，为第个真实边界像素点的坐标，为第个检测边界像素点的坐标； 所述范围面积损失值的计算公式为： 其中，为范围面积损失值，代表真实范围边界与检测范围边界之间的复合总面积，代表真实范围边界与检测范围边界之间的范围重合面积； 所述总损失值的计算公式为： 其中，为总损失值。

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长春大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市南关区卫星路6543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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