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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利基于数据分类的害虫识别系统及方法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：CN119516262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411562216.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于数据分类的害虫识别系统及方法是由詹钟易;王雷光;杨松;王丽霞;王世春云设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分类的害虫识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据分类的害虫识别系统及方法，涉及害虫识别技术领域，使用训练好的虫害分类模型进行识别和分类，构建虫害识别数据集合，若识别出的虫害危害程度超过预期，采集虫害暴发数据，使用训练好的虫害暴发因素识别模型对松林区域内的虫害暴发进行诱因分析，由虫害暴发数据生成虫害值，在虫害值超过虫害阈值时，依据诱因特征与种植处理方案间的对应性，由种植处理方案库输出种植处理方案；在对松林区域内松林种植状态的调整未取到预期效果时，由虫害应急处理知识图谱输出相应的虫害处理方案。通过构建多级报警机制以及多级应急处理机制，在已经存在虫害暴发时，在不同层次实现虫害处理，降低虫害影响。

本发明授权基于数据分类的害虫识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于数据分类的害虫识别方法，其特征在于：包括， 在收集的松林生长状态数据与目标值偏差超过预期时，在松林区域内收集虫害的声音及图像数据；以图像和声音特征作为输入，使用训练好的虫害分类模型进行识别和分类，构建虫害识别数据集合； 若识别出的虫害危害程度超过预期，采集虫害暴发数据，使用训练好的虫害暴发因素识别模型对松林区域内的虫害暴发进行诱因分析，获取暴发诱因数据，包括：在获取到松林区域内的虫害类型及数量后，以其作为输入，使用训练后的虫害危害评价模型进行危害评分，获取相应的危害分；将连续获取若干种不同虫害的危害分汇总，若危害分之和超过预设的危害阈值，向外部发出诱因分析指令；由松林区域内的传感器网络实时采集环境数据，将种植状态数据、环境条件数据与虫害识别数据进行关联，汇总后建立虫害暴发数据集合；接收到诱因分析指令后，以虫害暴发数据集合内的数据作为输入，使用训练好的虫害暴发因素识别模型对松林区域内的虫害暴发进行诱因分析，识别获取可能导致虫害暴发的爆发诱因，汇总后生成诱因数据集合； 由虫害暴发数据生成虫害值，在虫害值超过虫害阈值时，依据诱因特征与种植处理方案间的对应性，由种植处理方案库输出种植处理方案，包括：在对松林区域内的虫害进行识别后，依据虫害的分布状态，由训练后的分类器将虫害区分为若干个聚落，并确定各个聚落内的危害分及各个聚落间的位置信息；依据虫害聚落的危害分及其位置信息构建虫害值，若虫害值超过虫害阈值，向外部发出一级报警指令； 若连续接收到的一级报警指令次数超过预期，将接收到一次报警指令的时间节点作为报警节点，依据报警节点分布以及每次虫害值超过虫害阈值的比例作为警戒比例； 依据报警节点的分布及警戒比例构建警戒值，若获取的警戒值超过警戒阈值，向外部发出二级报警指令，构建警戒值的方式如下： ；式中：为一级报警指令的接收区间，为报警节点的个数，为第i个报警节点上的警戒比例；取值2.718；权重系数： ， ，且； 在对松林区域内松林种植状态的调整未取到预期效果时，依据虫害暴发特征，由虫害应急处理知识图谱输出相应的虫害处理方案，包括：以虫害暴发应急处理作为目标词，预先构建虫害应急处理知识图谱；接收到二级报警指令后，对虫害暴发数据集合内的各项数据进行特征提取，获取相应的虫害暴发特征；由虫害应急处理知识图谱输出相应的虫害处理方案。

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西南林业大学，其通讯地址为：650000 云南省昆明市盘龙区白龙寺300号西南林业大学；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”。