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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶市氣象科學(xué)研究所申請(qǐng)的專利植物病害識(shí)別模型構(gòu)建方法、裝置及模型構(gòu)建系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115761501B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211471776.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)植物病害識(shí)別模型構(gòu)建方法、裝置及模型構(gòu)建系統(tǒng)是由張建平;張凱;鄧杰;孫恩虹;何永坤;王穎設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本植物病害識(shí)別模型構(gòu)建方法、裝置及模型構(gòu)建系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N植物病害識(shí)別模型構(gòu)建方法、裝置及模型構(gòu)建系統(tǒng)。方法包括：基于ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型和DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型，創(chuàng)建基于深度學(xué)習(xí)的混合模型；通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)混合模型中的ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型、第一DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型和第二DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；通過(guò)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)訓(xùn)練后的混合模型中ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型、第一DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型和第二DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試，以得到植物病害識(shí)別模型。如此，有利于提高所構(gòu)建的模型對(duì)植物病害識(shí)別的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)植物病害識(shí)別模型構(gòu)建方法、裝置及模型構(gòu)建系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種植物病害識(shí)別模型構(gòu)建方法，其特征在于，所述方法包括： 基于ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型和DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型，創(chuàng)建基于深度學(xué)習(xí)的混合模型，所述混合模型包括作為骨干網(wǎng)絡(luò)的所述ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型，以及與所述ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型連接的第一DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型和第二DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型； 通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，對(duì)所述混合模型中的所述ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型、所述第一DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型和所述第二DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括目標(biāo)植物的多個(gè)高光譜圖像，每個(gè)高光譜圖像標(biāo)注有表征目標(biāo)植物的第一圖區(qū)、表征非目標(biāo)植物的第二圖區(qū)，每個(gè)高光譜圖像還標(biāo)注表征目標(biāo)植物存在目標(biāo)病害的第一標(biāo)記，或不存在目標(biāo)病害的第二標(biāo)記；高光譜圖像中的所述第一圖區(qū)和所述第二圖區(qū)用于訓(xùn)練所述ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型和所述第一DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型，高光譜圖像中的所述第一標(biāo)記或所述第二標(biāo)記用于訓(xùn)練所述第二DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型； 通過(guò)與所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)的測(cè)試數(shù)據(jù)集，對(duì)訓(xùn)練后的所述混合模型中所述ResNet18網(wǎng)絡(luò)模型、所述第一DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型和所述第二DeepLabV3+網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試，并當(dāng)所述混合模型滿足預(yù)設(shè)收斂條件時(shí)，將經(jīng)過(guò)測(cè)試的所述混合模型確定為植物病害識(shí)別模型，所述植物病害識(shí)別模型用于檢測(cè)高光譜圖像中的目標(biāo)植物是否存在目標(biāo)病害。

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