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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种小麦早期条锈病检测方法和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：CN120088644B 。

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：202510124281.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种小麦早期条锈病检测方法和系统是由张天翔;马金磊;李江昀;张毅思;王宏;袁立;庄培显设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小麦早期条锈病检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种小麦早期条锈病检测方法和系统，包括：将嵌入时间维度的多模态数据输入并预训练光谱重建和时序对比学习模型，挖掘小麦条锈病在不同发展阶段和不同光谱波段通用的特征模式；把预训练完成的权重迁移到多模态多尺度目标检测模型的多模态编码器，提取出不同尺度的交互融合特征，输入多尺度解码器，综合利用全局上下文信息和局部细节信息，同时通过交叉注意力机制充分利用不同尺度的特征，输出条锈病的检测结果；用早期条锈病数据中带标签的数据微调多尺度解码器参数，得到训练完成的多模态多尺度目标检测模型；使用训练完成的多模态多尺度目标检测模型，对待检测小麦进行早期条锈病检测。本发明可以对小麦早期条锈病进行检测。

本发明授权一种小麦早期条锈病检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种小麦早期条锈病检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取并预处理小麦早期和晚期的多模态图像数据以及对应的多模态时间数据，综合利用早期数据制作检测框标签，并划分为训练集和验证集； S2、将训练集中的早期多模态图像数据、晚期多模态图像数据和对应的多模态时间数据输入时间特征融合模块，充分提取和融合不同时段的多模态数据特征，获得比单一模态数据更丰富、全面的条锈病的特征表示，得到嵌入时间维度的多模态数据； S3、将所述嵌入时间维度的多模态数据输入并预训练光谱重建和时序对比学习模型，挖掘出小麦条锈病在不同发展阶段和在不同光谱波段表现出的一般且通用的特征模式，所述光谱重建和时序对比学习模型包括两个并行分支，一个分支随机遮盖部分图像信息后，进行光谱重建训练，通过让模型中的特征重建器学习恢复被遮盖信息，强迫模型中的特征提取器学习到通用的病症空间特征；另一个分支通过数据增强操作后构建比较样本对，进行时序对比训练，通过利用对比损失，强迫模型中的特征提取器学习将相同时间段的数据映射到相近的特征空间，不同时间段的数据则映射到较远的特征空间，利用时间信息强迫模型区分不同时间点的条锈病特征，促使特征提取器更敏锐地捕捉到条锈病的早期特征； S4、把预训练完成的特征提取器的权重迁移到多模态多尺度目标检测模型的多模态编码器，所述多模态编码器在特征空间中自动调整不同模态特征的权重，进行更为精细的多模态特征提取与融合，提取出不同尺度的交互融合特征，输入所述多模态多尺度目标检测模型的多尺度解码器，所述多尺度解码器通过跳跃连接向高分辨的特征中引入低分辨率下学习到的高级特征，综合利用全局上下文信息和局部细节信息，同时通过交叉注意力机制充分利用不同尺度的特征，输出条锈病的检测结果； S5、用早期条锈病数据中带标签的数据微调所述多模态多尺度目标检测模型的多尺度解码器参数，得到训练完成的多模态多尺度目标检测模型； S6、使用所述训练完成的多模态多尺度目标检测模型，对待检测小麦进行早期条锈病检测。

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