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龍圖騰網獲悉重慶市氣象科學研究所申請的專利基于深度學習的植物病害識別方法、裝置及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115761544B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211471809.3，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權基于深度學習的植物病害識別方法、裝置及系統是由張建平;鄧杰;張凱;孫恩虹;何永坤設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的植物病害識別方法、裝置及系統在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于深度學習的植物病害識別方法、裝置及系統。方法包括：獲取待識別的目標圖像，目標圖像為拍攝植物得到的高光譜圖像；將目標圖像輸入經過訓練的植物病害識別模型，得到植物病害識別模型針對目標圖像的識別結果，其中，識別結果包括表征植物的種類及植物是否存在目標病害的結果，植物病害識別模型包括作為骨干網絡的ResNet18網絡模型，以及第一DeepLabV3+網絡模型和第二DeepLabV3+網絡模型，第一DeepLabV3+網絡模型用于識別目標圖像中的種類，第二DeepLabV3+網絡模型用于識別目標圖像中是否存在目標病害。如此，有利于提高植物病害識別的準確性。

本發明授權基于深度學習的植物病害識別方法、裝置及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的植物病害識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待識別的目標圖像，所述目標圖像為拍攝植物得到的高光譜圖像； 將所述目標圖像輸入經過訓練的植物病害識別模型，得到所述植物病害識別模型針對所述目標圖像的識別結果，其中，所述識別結果包括表征植物的種類及植物是否存在目標病害的結果，所述植物病害識別模型包括作為骨干網絡的ResNet18網絡模型，以及與所述ResNet18網絡模型連接的第一DeepLabV3+網絡模型和第二DeepLabV3+網絡模型，所述第一DeepLabV3+網絡模型用于識別所述目標圖像中的種類，所述第二DeepLabV3+網絡模型用于識別所述目標圖像中是否存在目標病害； 其中，將所述目標圖像輸入經過訓練的植物病害識別模型，得到所述植物病害識別模型針對所述目標圖像的識別結果，包括： 將所述目標圖像輸入所述植物病害識別模型中的ResNet18網絡模型進行特征提取，并將所提取得到的數據輸入第一DeepLabV3+網絡模型和第二DeepLabV3+網絡模型進行識別； 當在所述第二DeepLabV3+網絡模型識別所述目標圖像中為患有目標病害的圖區，與所述第一DeepLabV3+網絡模型識別所述目標圖像中為目標植物的圖區存在重疊圖區時，將所述重疊圖區確認為目標植物患有目標病害的病害圖區，并作為所述識別結果，所述植物包括花椒樹，所述目標病害包括花椒銹病。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶市氣象科學研究所，其通訊地址為：401147 重慶市渝北區龍溪鎮新牌坊一路68號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。