潍坊市园林环卫集团有限公司;国家(青岛)军民融合创新示范区古镇口核心区管理委员会赵德海获国家专利权
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龙图腾网获悉潍坊市园林环卫集团有限公司;国家(青岛)军民融合创新示范区古镇口核心区管理委员会申请的专利基于多模态边缘计算的农作物病虫害实时识别防控决策方法与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:CN120339889B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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:202510811531.7,技术领域涉及:G06V20/17;该发明授权基于多模态边缘计算的农作物病虫害实时识别防控决策方法与系统是由赵德海;单云华;王金禄设计研发完成,并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态边缘计算的农作物病虫害实时识别防控决策方法与系统在说明书摘要公布了:本发明涉及计算机视觉领域,具体是一种基于多模态边缘计算的农作物病虫害实时识别防控决策方法与系统。包括:获取无人机多光谱影像、红外热成像及NDVI指数,结合田间物联网传感数据进行预处理,生成多模态特征输入序列;基于Transformer注意力机制构建光谱‑环境融合特征矩阵,并利用YOLOv7‑Spectral模型进行病虫害检测,生成病虫害分布热图;基于历史数据计算病害风险指数(BRI)及施药优先级地图;采用蚁群优化算法规划无人机施药路径,并结合风速湿度参数优化施药方案;无人机按优化路径精准施药,并监测病害变化趋势;通过施药反馈数据调整模型,并采用联邦学习优化病虫害防控策略。本发明提高识别精度,减少农药使用,实现精准、高效、智能化防控。
本发明授权基于多模态边缘计算的农作物病虫害实时识别防控决策方法与系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多模态边缘计算的农作物病虫害实时识别防控决策方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤: 调用无人机载高光谱成像设备,获取作物冠层光谱反射率数据,所述数据覆盖400-1000nm波段,按照设定的空间分辨率采集多光谱影像,生成多光谱影像数据集;利用无人机搭载的红外热成像设备,对作物叶片表面温度进行测量,生成红外热成像数据集;从田间物联网传感器获取温湿度、风速及土壤水分数据,对所述数据进行同步预处理,生成多模态特征输入序列; 对所述多模态特征输入序列进行归一化处理,并基于Transformer注意力机制进行多维特征映射,生成光谱-环境融合特征矩阵,具体包括: 对标准化特征数据序列进行特征分解,形成特征子集:; 其中,为光谱反射率矩阵,为叶面温度矩阵,为归一化后的NDVI指数矩阵,为环境因子矩阵; 基于所述特征子集,采用Transformer自注意力机制计算多模态特征的权重分布:;; 其中,为注意力加权后的融合特征;分别为查询、键和值矩阵;为查询、键和值的权重矩阵,为特征维度归一化因子; 将注意力机制加权后的融合特征矩阵进行变换,生成光谱-环境融合特征矩阵:; 其中,为线性变换权重矩阵,为偏置参数; 基于所述光谱-环境融合特征矩阵与预训练的YOLOv7-Spectral模型,在JetsonAGXXavier边缘计算设备上进行病虫害目标检测,生成病虫害分布热图,并对识别结果进行置信度筛选与特征提取,提取病虫害特征区域; 从所述病虫害分布热图和田间物联网传感器获取的数据中提取空间位置特征,并结合历史病害趋势数据,计算病害严重程度指数,生成病害风险指数BRI及施药优先级地图,其中所述病害风险指数BRI的计算公式为:; 其中,为网格的病害风险指数;为网格处的病害严重程度指数,计算方式为:;其中,为网格的历史病害指数;为病虫害目标的置信度分数;为目标到网格的欧式距离;为空间影响尺度参数;为权重参数;为网格的环境因子数据;为病害与环境影响因子的权重; 基于所述施药优先级地图与无人机作业参数,构建蚁群优化路径规划模型,并结合风速与湿度参数,生成无人机施药优化路径序列; 获取所述无人机施药优化路径序列,并控制无人机按优化路径执行精准施药,同时监测施药区域的气象数据和实时图像,更新病害变化趋势序列; 基于所述病害变化趋势序列及施药后反馈数据,调整YOLOv7-Spectral模型的参数权重,并通过联邦学习优化病害识别与施药路径规划模型,生成更新后的智能防控模型,具体包括: 基于施药效果反馈序列,计算模型损失函数:;其中,为实际病害标签,为模型预测的病害标签; 采用Adam优化算法更新模型参数:其中为模型在时刻的参数,为学习率; 基于跨农场数据,计算每个农场子模型的参数更新:其中为农场处的模型损失; 采用联邦平均算法FedAvg计算全局模型参数:其中为农场处的数据权重。
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