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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利小麦病害识别方法和装置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：CN120495789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510970634.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权小麦病害识别方法和装置是由矫雷子;董大明;王珂;王跃亭;黄雪姣;杨桂燕;田宏武;马世祥;李响;李传霞设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本小麦病害识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种小麦病害识别方法和装置，应用于农作物病害识别技术领域。该方法包括：获取训练样本集；确定训练样本集中小麦叶片样本的挥发性有机化合物的质荷比信号强度数据，并确定所述质荷比信号强度数据中每个质荷比通道的最大特征值，将所有质荷比通道的最大特征值均映射为像素点，得到小麦叶片样本的二维像素矩阵；从所述二维像素矩阵中提取母离子及其对应碎片离子所在的像素点，并对提取的像素点在所述二维像素矩阵中的位置进行重新排列，得到重组特征图；将所述重组特征图输入小麦病害识别模型进行网络训练，所述小麦病害识别模型用于根据所述重组特征图中的质荷比信号特征识别小麦的病害类型和染病程度。

本发明授权小麦病害识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种小麦病害识别方法，其特征在于，包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括不同健康状态的小麦叶片样本，每个小麦叶片样本标注有病害类型和染病程度； 确定所述训练样本集中小麦叶片样本的挥发性有机化合物的质荷比信号强度数据，并确定所述质荷比信号强度数据中每个质荷比通道的最大特征值，将所有质荷比通道的最大特征值均映射为像素点，得到小麦叶片样本的二维像素矩阵，一个小麦叶片样本对应一个二维像素矩阵； 从所述二维像素矩阵中提取母离子及其对应碎片离子所在的像素点，并对提取的像素点在所述二维像素矩阵中的位置进行重新排列，得到重组特征图； 将所述重组特征图输入小麦病害识别模型进行网络训练，所述小麦病害识别模型用于根据所述重组特征图中的质荷比信号特征识别小麦的病害类型和染病程度； 所述从所述二维像素矩阵中提取母离子及其对应碎片离子所在的像素点，并对提取的像素点在所述二维像素矩阵中的位置进行重新排列，得到重组特征图，包括： 在确定目标病害先验知识的情况下，根据所述目标病害先验知识中母离子与其碎片离子之间的关联关系，提取对应质荷比通道的像素点进行特征重组； 在未确定目标病害先验知识的情况下，根据小麦叶片样本释放的挥发性有机化合物的通用化特征组合，对母离子及其对应碎片离子所在的像素点进行特征重组。

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