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龙图腾网获悉溯本源物华夏科技(北京)有限公司申请的专利基于图像处理的叶片病虫害识别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：CN119992233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510468123.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于图像处理的叶片病虫害识别方法及系统是由祁玉娟;宋龙飞;李君;许雪琴;李超设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像处理的叶片病虫害识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农业科技技术领域，具体为基于图像处理的叶片病虫害识别方法及系统，包括以下步骤：设置多光谱和热成像设备，收集目标频段的多光谱图像和热成像数据，删除清晰度不足的图像和噪声过多的数据，得到优化多光谱图像，并将数据按照收集的日期进行标记和分类，形成时间序列图像数据集。本发明中，通过动态调整网络参数，反映叶片生长的各阶段状态，使得病虫害预测不仅基于静态数据，而是反映植物生长的实际变化，提高预测模型的实时应用价值和准确性，状态转移学习的引入使得从健康到病虫害各阶段的转变能够被更精准地预测，进行早期诊断和及时干预，提高病虫害具体位置的识别精度，能够进行局部处理，有效提升处理的针对性和经济效率。

本发明授权基于图像处理的叶片病虫害识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像处理的叶片病虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 设置多光谱和热成像设备，收集目标频段的多光谱图像和热成像数据，删除清晰度不足的图像和噪声过多的数据，得到优化多光谱图像，并将数据按照收集的日期进行标记和分类，形成时间序列图像数据集； 采用所述时间序列图像数据集，记录目标时刻的特征变化，并根据特征变化动态调整贝叶斯网络，记录调整后的权重和偏置参数，匹配差异化阶段叶片的生长状况，构建调整后的动态模型； 对所述调整后的动态模型进行状态转移学习，通过状态间的转移概率，计算阶段间的转换概率，得到状态转移概率矩阵； 利用所述状态转移概率矩阵，提取图像中的叶片上病虫害区域，进行病虫害发展趋势的识别，预测未来时间段内病虫害的发展趋势，得到差异化预测路径的概率值，通过概率分布评估病虫害发展的影响范围，输出病虫害发展预测结果； 基于所述病虫害发展预测结果，在条件随机场模型中输入受影响的区域特征，识别和标记叶片上的病虫害位置，对图像像素的空间依赖性进行分析，输出病虫害识别与定位。

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