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龙图腾网获悉湖北中南路桥有限责任公司申请的专利一种基于机器学习的公路绿化工程养护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：CN120808206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510831709.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法和系统是由汤国彬;丁立异;李运灿;王冬梅;张俊刚设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于公路养护技术领域，提供了一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法和系统，包括以下步骤：S100，获取待养护绿化工程区域图并生成采集路径，将无人机沿采集路径飞行获取区域图的多张高光谱图像；S200，根据获取的多张高光谱图像生成第一图像；S300，标记出第一图像中的虫害区域并更新为第二图像；S400，将第二图像对决策树模型进行训练得到的初始化决策树模型，通过引入决策树模型对虫害图像特征与环境参数进行训练与学习，能够自主提取关键影响因素，实现病虫害区域的智能识别与扩散趋势判断，并根据训练结果生成针对性的养护建议，提升了病虫害检测的准确性与可靠性，特别适用于绿化带分布广、环境变化快的高速公路场景。

本发明授权一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的公路绿化工程养护方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，获取待养护绿化工程区域图并生成采集路径，将无人机沿采集路径飞行以获取待养护绿化工程区域图的多张高光谱图像； S200，将获取的多张高光谱图像生成第一图像； S300，标记出第一图像中的虫害区域并更新为第二图像； S400，利用第二图像对决策树模型进行训练以得到初始化决策树模型； S500，通过初始化决策树模型识别第二图像中的养护地点； 在S300中，标记出第一图像中的虫害区域并更新为第二图像的方法为： 依次遍历列表Listi中的所有子区域，并计算第i个虫害区域PAi在Listi中各个子区域中的扩散系数Diffk，其中，k=1,2,3…m，m表示Listi中包含的子区域的数量，如果扩散系数Diffk大于各个子区域中包含的平均像素值，则认为当前虫害区域发生了扩散现象，需要对当前虫害区域进行修正，否则当前虫害区域没有发生扩散现象，不需要对当前虫害区域进行修正； 具体修正方法为： 根据扩散系数Diffk与Listi中的子区域的扩散系数平均值，将满足预设条件的Diffk对应的子区域记为强影响子区域； 将依次遍历第i个虫害区域PAi边缘上的像素值记为PL，选择像素值中的最小值为起点ST，像素值中的最大值为终点ED，从ST开始沿着最小路径向ED检索PAi边缘上的像素值PL的大小，以s和q作为边缘上像素值的序号，如果满足，并且时，将PLs对应的像素点更新为起点ST；从ED开始沿着最小路径向ST检索PAi边缘上的像素值PL的大小，以s作为边缘上像素值的序号，如果满足,并且时，将PLs对应的像素点更新为起点ED，z表示PAi边缘上像素点的数量； 将ST对应的像素点的位置记为点A，ED对应的像素点的位置记为点B，将点A与点B之间的最小曲线线段记为删除线段并删除，依次遍历强影响子区域边缘上的像素值，将像素最大值对应的点记为点C，像素最小值对应的点记为点D，将点C与点D之间的最小曲线线段记为替换线段，复制替换线段并通过等比缩放的方式粘贴于点A到点B之间修正虫害区域PAi；从而修正第一图像中的所有虫害区域，以获得第二图像。

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