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龙图腾网获悉西安卓辰网络科技有限公司申请的专利一种农作物叶面病斑识别预测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：CN120526318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511023724.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种农作物叶面病斑识别预测方法是由周上栋;杨歌瑞;郭茂;刘春江设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农作物叶面病斑识别预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种农作物叶面病斑识别预测方法，该方法获取任一监测图像的RGB图像，记为目标图像，获取目标图像中的叶面区域；根据叶面区域中每个像素点的三通道值的差异，判断叶面区域中是否存在疑似病斑区域；若目标图像的叶面区域中存在疑似病斑区域，则获取与目标图像属于同一拍摄位置的历史目标图像中的疑似病斑区域，根据每张历史目标图像中的疑似病斑区域与目标图像中的疑似病斑区域的变化特征，判断目标图像中是否存在真实病斑区域；若目标图像中存在真实病斑区域，则根据目标图像与每张历史目标图像中真实病斑区域的差异，获取目标图像中的病斑严重程度，预测病斑扩散速度，及时采取防治措施。

本发明授权一种农作物叶面病斑识别预测方法在权利要求书中公布了：1.一种农作物叶面病斑识别预测方法，其特征在于，所述方法包括： 针对任一监测图像，获取所述任一监测图像的RGB图像，记为目标图像，获取所述目标图像中的叶面区域； 将所述目标图像中每个像素点在RGB三个颜色通道的强度值记为三通道值，将所述目标图像中叶面区域的像素点记为叶面像素点，根据每两个叶面像素点之间的三通道值的差异，获取每两个叶面像素点之间的颜色相似度；根据每两个叶面像素点之间的颜色相似度，将所述目标图像中的叶面区域划分为至少一个连通域；针对任一连通域，获取所述任一连通域的边缘像素点，根据所述任一连通域的边缘像素点的分布特征，获取所述任一连通域的边缘规则程度； 利用DBSCAN对每一连通域的边缘规则程度进行聚类，得到至少一个类簇，获取包含边缘规则程度最多的类簇，记为最大类簇，获取所述最大类簇的边缘规则程度均值，对所述边缘规则程度均值与所述任一连通域的边缘规则程度的差值进行归一化处理，得到所述任一连通域的病斑程度，设置病斑程度阈值，若所述任一连通域的病斑程度大于所述病斑程度阈值，则确认所述任一连通域为疑似病斑区域；将存在相同像素点的两个疑似病斑区域合并为一个疑似病斑区域，获取所述目标图像中疑似病斑区域的数量，若所述目标图像中疑似病斑区域的数量大于或等于1，则确认所述目标图像中的叶面区域中存在疑似病斑区域； 若所述目标图像的叶面区域中存在至少一个疑似病斑区域，则获取与所述目标图像属于同一拍摄位置的预设数量张历史目标图像，获取每张历史目标图像中的疑似病斑区域，根据每张历史目标图像中的疑似病斑区域与所述目标图像中的疑似病斑区域的变化特征，判断所述目标图像中是否存在真实病斑区域； 若所述目标图像中存在至少一个真实病斑区域，则根据所述目标图像与每张历史目标图像中真实病斑区域的差异，获取所述目标图像中的病斑严重程度，用于对病斑扩散速度进行预测，具体包括： 针对所述目标图像中任一真实病斑区域，在每张历史目标图像中，获取与所述真实病斑区域存在重合区域的疑似病斑区域，记为历史真实病斑区域； 将历史目标图像按照拍摄时间进行排序，根据每张历史目标图像中历史真实病斑区域的像素点的数量，分别获取所述任一真实病斑区域在除第一张历史目标图像之外的每张历史目标图像中的增长程度，组成增长程度序列； 对所述增长程度序列进行线性拟合，得到线性拟合曲线，获取所述线性拟合曲线的斜率，记为所述任一真实病斑区域的增长趋势值，获取所述目标图像中每一真实病斑区域的增长趋势值，对应得到增长趋势值均值； 获取所述目标图像中真实病斑区域的数量，对所述目标图像中真实病斑区域的数量与所述增长趋势值均值的乘积进行归一化处理，得到所述目标图像中的病斑严重程度。

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