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龙图腾网恭喜泰州职业技术学院申请的专利一种基于图像识别的农作物病虫害识别方法及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：CN119206506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411551807.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于图像识别的农作物病虫害识别方法及系统是由李永波;于虹;奚小波;柳亚输;李卫民;李曙生;尤可;徐晨博;杨无忌设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的农作物病虫害识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的农作物病虫害识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括采集农田图像，识别图像中的病虫害区域并进行定位，对图像中的低分辨率区域进行超分辨率复原；通过ViT模型提取图像的局部特征并通过DMSAU‑Net捕捉图像中病虫害的多尺度特征，根据提取的病虫害特征识别病虫害的类型。本发明通过SAGAN生成器对低分辨率区域进行细节复原，提高了病虫害特征的清晰度，从而大幅提升了图像识别的准确性，使用ViT模型和DMSAU‑Net模型并结合膨胀卷积与多尺度注意力机制，能够同时捕捉不同尺度下的病虫害特征，解决了传统图像处理模型难以处理多尺度特征的难题，提高了病虫害识别的准确性和实用性。

本发明授权一种基于图像识别的农作物病虫害识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的农作物病虫害识别方法，其特征在于：包括，采集农田图像，识别图像中的病虫害区域并进行定位，对图像中的低分辨率区域进行超分辨率复原；通过ViT模型提取图像的局部特征并通过DMSAU-Net捕捉图像中病虫害的多尺度特征，根据提取的病虫害特征识别病虫害的类型；根据分类结果生成实时病虫害诊断报告并存储识别中产生的数据;所述通过ViT模型提取图像的局部特征并通过DMSAU-Net捕捉图像中病虫害的多尺度特征指将病虫害图像划分为固定大小的图像块，并对每个图像块进行线性嵌入，转化为一维特征向量；使用自注意力机制计算每个图形块之间的特征关联性： ，式中，和是第h个注意力头的查询矩阵和键矩阵，V是值矩阵，是Hamming窗口函数，是缩放因子，H是多头的数量，T是转置操作；将自注意力机制的输出经过多层堆叠，重复执行自注意力机制的计算并通过堆叠多层Transformer结构将局部信息传递到全局得到全局特征，使用DMSAU-Net通过膨胀卷积处理图像的多尺度特征： ，式中，是膨胀卷积的输出特征值，是输入特征值，是膨胀率，是第s个尺度下的第k个卷积核权重，是Bessel函数，K是卷积核的大小，S是多尺度卷积的数量；将不同膨胀率下提取的特征进行融合，形成多尺度的特征表示得到对应的区域特征图；通过空间注意力机制进一步增强对病虫害区域的关注度： ，式中，是空间注意力权重，是Sigmoid激活函数，对输入特征图F进行卷积操作的结果，指将Laplacian算子应用于特征图F，是高斯核函数，是特征图F的L2范数；根据计算得出的空间注意力权重对不同特征进行加权，将经过多尺度卷积处理并增加了空间注意力权重的特征作为最终的特征表示输出并生成特征集。

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