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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利样式特征增强深度迁移网络的水稻病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：CN120236203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510708236.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权样式特征增强深度迁移网络的水稻病害识别方法及系统是由张万成;李庆设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本样式特征增强深度迁移网络的水稻病害识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与农业图像识别领域，提供了样式特征增强深度迁移网络的水稻病害识别方法及系统，在识别方法中，利用源域样本集对改进的模型进行训练，得到分类模块；随机初始化样式特征扰动生成器，对源域图像进行细粒度局部样式扰动和动态空间变换的样式增强处理，生成多样化的未见图像样本，构建未见样式特征域；将生成的未见图像样本与源域样本进行融合，通过联合训练策略同步优化样式特征扰动生成器与分类模块；重复执行样式增强过程和联合训练过程，直至达到预设训练轮数，得到用于水稻病害识别的分类模型。本发明得到的具备跨样式、跨场景稳定识别能力的水稻病害分类模型，在多样化农业应用场景中具有良好的推广价值。

本发明授权样式特征增强深度迁移网络的水稻病害识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.样式特征增强深度迁移网络的水稻病害识别方法，其特征在于，该水稻病害识别方法包括以下步骤: S1、构建水稻病害图像的源域样本集； S2、构建分类模型GoogLeNet，在分类模型GoogLeNet中的每个Inception模块后引入局部细粒度注意力模块，利用源域样本集对改进的GoogLeNet模型进行训练，得到分类模块GoogLeNet； S3、随机初始化样式特征扰动生成器G，对源域图像进行细粒度局部样式扰动和动态空间变换的样式增强处理，生成多样化的未见图像样本，构建未见样式特征域； 其中，采用编码器GE、局部感知样式扰动模块与解码器GD构建细粒度样式扰动生成模块，其中，输入图像x经编码器映射为潜在特征向量，应用局部样式扰动，扰动后特征经解码器还原，生成初步样式变换图像，在初步样式变换图像基础上，引入并构建动态几何变换模块，利用本地化网络预测仿射参数；仿射变换后生成基础采样网格，叠加随机扰动，形成动态网格；通过动态网格重采样生成最终未见样式样本图像； S4、将生成的未见图像样本与源域样本进行融合，通过联合训练策略同步优化样式特征扰动生成器G与分类模块GoogLeNet； S5、重复执行步骤S3的样式增强过程和步骤S4的联合训练过程，直至达到预设训练轮数K，得到用于水稻病害识别的分类模型GoogLeNetK； S6、将待识别的水稻图像作为分类模型GoogLeNetK的输入，输出水稻图像的病害识别结果。

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