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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利基于深度学习的梨叶片病虫害分割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：CN119379719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411957997.X，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于深度学习的梨叶片病虫害分割方法是由王文宇;吴云志;舒心;丁杰;徐雯雯设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的梨叶片病虫害分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的梨叶片病虫害分割方法，包括以下步骤：步骤1、生成病虫害分割模型，病虫害分割模型是基于U‑Net网络并引入空间通道注意力模块CSA和通道融合特征提取模块CFFE构建得到的，病虫害分割模型包括图片通道调整部分、编码部分、解码部分、融合特征提取部分；步骤2、对步骤1生成的病虫害分割模型进行训练；步骤3、将待检测植物叶片图片输入至步骤2训练好的病虫害分割模型，由训练好的病虫害分割模型从待检测植物叶片图片检测分割出病虫害图片。本发明增强了模型的特征提取和表达能力，还提升了模型的效率和鲁棒性，能够适应多种图像处理任务。

本发明授权基于深度学习的梨叶片病虫害分割方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的梨叶片病虫害分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、生成病虫害分割模型，所述病虫害分割模型是基于U-Net网络并引入空间通道注意力模块CSA和通道融合特征提取模块CFFE构建得到的，病虫害分割模型包括图片通道调整部分、编码部分、解码部分、融合特征提取部分，其中：所述编码部分包括四个池化层和四个空间通道注意力模块CSA；所述解码部分包括四个上采样层和四个跳跃连接卷积融合模块；所述图片通道调整部分获取原始输入图片，得到维度调整后的特征图F；编码部分获取维度调整后的特征图F，由编码部分提取得到特征图；解码部分获取编码部分得到的特征图，由解码部分提取得到特征图；融合特征提取部分获取原始输入图片、解码部分得到的特征图，所述融合特征提取部分包括通道融合特征提取模块CFFE、特征融合模块FFS、输出卷积；所述通道融合特征提取模块CFFE获取原始输入图片，并对原始输入图片进行CFFE操作得到特征图；所述特征融合模块FFS获取解码部分中第四个跳跃连接卷积融合模块得到的特征图、通道融合特征提取模块CFFE得到的特征图，并由特征融合模块FFS将特征图和特征图分别进行卷积、批归一化处理，对应得到特征图、，接着由特征融合模块FFS对两个特征图、在通道维度上进行拼接得到特征图，再对特征图进行卷积、归一化处理、激活后得到特征矩阵，然后特征融合模块FFS将特征图、分别乘以特征矩阵，并与通道融合特征提取模块CFFE得到的特征图和第四个跳跃连接卷积融合模块得到的特征图分别相加，对应得到结果特征图、，最后，特征融合模块FFS模块将两个结果特征图、相加得到最后结果特征图；步骤2、对步骤1生成的病虫害分割模型进行训练；步骤3、将待检测植物叶片图片输入至步骤2训练好的病虫害分割模型，由训练好的病虫害分割模型从待检测植物叶片图片检测分割出病虫害图片。

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