买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜青海大学申请的专利一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别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：CN115082785B 。

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：202210614744.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法是由王璐;李希来;宋梓涵;苏金雨;王世颍;孙华方设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法，基于无人机遥感高寒退化草甸图像数据，采用语义分割相关方法，实现了对高寒退化草甸中不同类型秃斑进行分类和预测。依据专家经验对不同类型斑块进行标注，将每张无人机采集图像标注；使用深度学习框架和迁移学习的思想，采用网络模型Resnet50、MobileNetV2和Xception作为主干特征提取网络，并分别搭配卷积神经网络PSPNet和Deeplabv3+对数据集进行训练；经过实验达到预期目的。PSPNet配合主干特征提取网络MobileNetV2在本数据集上的表现最佳，达到了精确率87.14％、召回率86.57％、f1‑score86.85％，准确率99.10％，频权交并比81.40％的良好结果。本发明为高寒退化草甸的智能化诊断和快速修复提供了理论依据和科学支撑，同时为智能技术在区域生态环境中的应用奠定了基础。

本发明授权一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法在权利要求书中公布了：1.一种高原鼠兔型退化草甸秃斑特征的判别方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，数据来源及获取：试验地通过模拟放牧以及高原鼠兔两种扰动下，记录和观察不同样方不同类型斑块的变化规律，进而评价草地的退化情况；试验地大小为30米*25米，共27块地，草地图像为无人机高空拍摄，每个月拍摄一次，每次每块地拍摄两张；S2，数据集的分类：数据集中包括模拟放牧以及高原鼠兔干扰因素造成的草地退化秃斑，根据领域内专家经验，将遥感图像中展现出的草甸现状划分为4种类型，描述为活动区域、非活动区域、恢复区域和高寒草甸背景区域；S3，图像预处理：为了获得规范化的数据，通过Photoshop和Windows系统中照片自带的编辑功能对原始图像处理，具体操作包括：旋转、裁剪、斑点去除及光线调整；S4，数据集标注：将预处理图片结合数据集分类后的秃斑，采用软件labelme中的多边形标注方式，最终生成josn文件用于保存所需要的各区域的位置信息；S5，数据集预处理：将标注形成的josn文件通过labelme相关程序转换成png形式的标签图片；采用voc格式对数据集进行整理，最后对数据集统一进行512*512大小的归一化处理；S6，数据增强：选择分类标签数量较少的图片进行数据增强，操作包括图像的水平和垂直翻转、逆时针旋转90度、逆时针旋转180度、逆时针旋转270度；S7，搭建深度学习框架：采用语义分割算法对高寒鼠兔型退化草甸数据集进行训练，运用PSPNet搭配主干特征提取网络MobileNetV2和Resnet50，Deeplabv3+搭配主干特征提取网络MobileNetV2和Xception；优化器选择Adam算法动态调整学习率梯度下降，保证参数的平稳性；另外，为了取得较为精细的分割结果，下采样因子均选择8倍；其中，训练过程中使用交叉熵损失函数作为观察算法在数据集上的适用性和是否停止迭代的参考；S8，指标评估：将数据集按照训练集：验证集＝8：2的比例进行随机划分，同时把测试集和验证集合二为一进行综合测试，采用精确率Precision、召回率Recall、f1-score、准确率Accuracy和频权交并比FWIoU进行效果评价；此外，为了减少数据集分类标签不平衡的问题，即每种斑块数量不均匀，对评估指标划分权重占比，给予每一类别不同权重计算，即恢复区域：活动区域：非活动区域：背景区域＝1：1：1：7；通过混淆矩阵展示指标评估结果。

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青海大学，其通讯地址为：810000 青海省西宁市城北区宁大路251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”。