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龙图腾网获悉山西农业大学申请的专利一种杂豆病害监测系统与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：CN120766168B 。

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：202511262639.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种杂豆病害监测系统与方法是由冯美臣;温泽阳;杨真位;王超;肖璐洁;秦明星;赵钰设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种杂豆病害监测系统与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及监测控制技术领域，具体公开了一种杂豆病害监测系统与方法，包括无人机遥感采集模块、图像预处理与特征提取模块、专家示教与路径记录模块、轨迹重放与伺服执行模块、梯度集成分类模块、动态异常样本挖掘与自适应增强学习模块、可视化与防控调度模块；本发明通过高光谱多分辨率数据采集、专家交互式路径标准化脚本生成与自动复现、动态异常样本优先捕获与多端专家远程协同复核、特征筛选与梯度集成建模和变量处方图智能生成，实现红芸豆CBB病斑在早中晚各阶段的空间定位、分级识别和防控任务闭环调度。

本发明授权一种杂豆病害监测系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种杂豆病害监测系统，其特征在于，包括无人机遥感采集模块、图像预处理与特征提取模块、专家示教与路径记录模块、轨迹重放与伺服执行模块、梯度集成分类模块、动态异常样本挖掘与自适应增强学习模块、可视化与防控调度模块；沿预编程航线数字化驱动无人机遥感采集模块获取红芸豆冠层高光谱与姿态数据并生成飞行指令，图像预处理与特征提取模块完成辐射校正和几何配准，以滑动窗口对植被指数和灰度共生矩阵扫描提取病斑敏感特征并定位坐标，专家示教与路径记录模块以人机协同方式在特征图上拖曳病斑识别轨迹，并实时录制窗口位置、阈值和模型参数调整为重放脚本，轨迹重放与伺服执行模块根据脚本调用伺服驱动器对窗口或滑轨伺服定位和扫描，以在新田块复现诊断流程，梯度集成分类模块以多尺度特征和示教轨迹数据为输入，通过规则化集成策略输出红芸豆CBB病害严重度并反馈置信度，动态异常样本挖掘与自适应增强学习模块基于置信度和标签冲突动态捕获非典型样本，专家复核后纳入增量训练集更新隶属函数、模糊规则，可视化与防控调度模块将结果渲染为病害热区并按预录喷洒轨迹调用农机伺服系统喷药并回传日志； 图像预处理与特征提取模块在接收到高光谱原始数据后，首先基于归一化植被指数阈值0.62自动分割去除土壤与阴影像元，随后对去背景影像采用最邻近插值分别重采样为0.03米、0.05米、0.1米、0.15米四档空间分辨率，并依据CBB发病早期、中期、晚期的专家标注与路径信息，自动选取与示教轨迹一致的最优分辨率进行特征提取；图像预处理与特征提取模块在配合动态异常样本挖掘与自适应增强学习模块推送的疑难区域时，根据所识别非典型病斑的特定形态与边界特征，自动切换至最小分辨率和最大滑动窗口，同步提取多尺度植被指数及灰度共生矩阵纹理特征，所有特征提取流程与专家示教轨迹和动态样本定位数据关联存储； 梯度集成分类模块在模型训练阶段，首先针对由多分辨率植被指数与灰度共生矩阵纹理特征，联合专家示教路径中标注的重点区域和动态异常样本挖掘与自适应增强学习模块采集的非典型病斑样本，执行皮尔逊相关系数分析，剔除绝对值大于0.8的共线冗余特征，再以随机森林算法计算各特征的重要性得分，仅保留重要性大于1%的特征作为候选集，最终利用最小绝对收缩与选择算子进行正则化筛选，确定非零权重特征集合输入至梯度提升树模型，所述分类模块参数根据专家路径调整与异常样本增补过程动态自适应； 动态异常样本挖掘与自适应增强学习模块在病害识别与分类过程中，持续监测每个样本的模型推理置信度指标，并对分类结果与历史专家标签进行比对，若发现置信度低于设定阈值、判别结果与既往标签不符或在新发病斑空间分布区域内检测到非典型或易误判样本时，自动将样本实时标记为疑难异常样本，并推送专家复核，经专家确认后同步归档入增量训练集，触发模型自适应再训练机制，及时更新模型权重。

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