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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心;崖州湾国家实验室申请的专利训练编码器-解码器网络的方法和用于预测作物生长状态的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：CN121280922B 。

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：202511861234.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权训练编码器-解码器网络的方法和用于预测作物生长状态的系统是由董楠卿;杨帆;曲一畅;李肖莹设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本训练编码器-解码器网络的方法和用于预测作物生长状态的系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算模型，公开了训练编码器‑解码器网络的方法和用于预测作物生长状态的系统。一种训练编码器‑解码器网络的方法，包括：接收同一作物的图像对和与作物的生长相关联的生长控制条件；对生长量执行前向扩散过程达预定时间步，以将生长量扩散为初始噪声图像；基于初始噪声图像和生长控制条件，使用编码器‑解码器网络迭代地执行反向去噪过程达预定时间步，以确定与每个时间步相关联的生长量预测值和噪声预测值；确定与编码器‑解码器网络相关联的损失函数；基于损失函数调整编码器‑解码器网络的参数。根据本发明的方法克服了去噪扩散模型学习输入图像和目标图像时未考虑作物生长的时序逻辑的局限性，提升了作物生长预测的准确性。

本发明授权训练编码器-解码器网络的方法和用于预测作物生长状态的系统在权利要求书中公布了：1.一种训练编码器-解码器网络的方法，其特征在于，包括： S1：接收同一作物的图像对和与所述作物的生长相关联的生长控制条件，所述图像对包括第一图像和第二图像，其中所述第二图像的采集时间晚于所述第一图像； S2：基于生长量项和噪声项，对生长量执行前向扩散过程达预定时间步，以将所述生长量扩散为初始噪声图像，所述生长量基于所述第二图像中的所述作物和所述第一图像中的所述作物之间的差异被确定； S3：基于所述初始噪声图像和所述生长控制条件，使用所述编码器-解码器网络迭代地执行反向去噪过程达所述预定时间步，以确定与每个时间步相关联的生长量预测值和噪声预测值， 所述S3包括： S31：针对所述预定时间步中的当前时间步，基于与所述当前时间步相关联的噪声图像和所述生长控制条件，确定与所述当前时间步相关联的生长量预测值和噪声预测值；以及 S32：针对所述预定时间步中的当前时间步，基于与所述当前时间步相关联的噪声图像、在所述当前时间步中确定的生长量预测值和噪声预测值，确定与下一时间步相关联的噪声图像，其中，所述初始噪声图像是与第一时间步相关联的噪声图像； S4：基于所述生长量、所述生长量预测值、所述噪声和所述噪声预测值，确定与所述编码器-解码器网络相关联的损失函数；以及 S5：基于所述损失函数调整所述编码器-解码器网络的参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海人工智能创新中心;崖州湾国家实验室，其通讯地址为：200233 上海市徐汇区龙文路129号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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