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龙图腾网恭喜中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质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：CN114693990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210242480.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质是由万莉;高会议;曾明昭设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质在说明书摘要公布了：本发明的一种基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质，获取农作物病害图像数据，录入事先构建的小样本农作物病害识别模型进行病害识别，小样本农作物病害识别模型构建步骤如下：根据PlantVillage构建实验数据集；对实验数据集进行预处理；搭建小样本学习模型并开始训练；训练完成后输入测试集样本图像验证模型性能；小样本农作物病害识别模型的嵌入函数包括特征提取模块和特征注意力模块，该特征提取模块采用了在ImageNet数据集上预训练过的ResNet‑18模型；特征注意力模块为基于Transformer结构的特征注意力模块通过集合自适应方法，对特征提取模型进行适配，学习与目标任务相关的特征，使其适应到不同类别的分类任务中；本发明具有较好的识别准确性以及泛化性能。

本发明授权基于特征提取的小样本农作物病害识别方法、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于特征提取的小样本农作物病害识别方法，获取农作物病害图像数据，录入事先构建的小样本农作物病害识别模型进行病害识别，其特征在于：小样本农作物病害识别模型构建步骤如下：根据PlantVillage构建实验数据集；对实验数据集进行预处理；搭建小样本学习模型并开始训练；训练完成后输入测试集样本图像验证模型性能；其中，所述小样本农作物病害识别模型的嵌入函数包括特征提取模块和特征注意力模块，特征提取模块的作用是将样本数据的特征提取出来并将其映射到d维欧式空间中，映射结果就是一个d维嵌入向量，也就是特征向量；该特征提取模块采用了在ImageNet数据集上预训练过的ResNet-18模型；所述特征注意力模块为基于Transformer结构的特征注意力模块，所述注意力模块学习不同分类任务之间的相关性，通过集合自适应方法，对特征提取模型进行适配，学习与目标任务相关的特征，使其适应到不同类别的分类任务中；在将样本图像输入到特征提取模块之前，将所有的图像缩放为84×84×3的像素大小，将该数据集分割成3组不同且相互独立的部分，每一组都包含了元训练集和元测试集；所述小样本农作物病害识别模型在支撑集上进行一次训练后，就会在查询集上求得损失，采用马氏距离衡量特征向量之间的相似程度： 其中，是针对一次任务t∈T中涉及到的n∈N个类别的协方差矩阵，协方差矩阵可以又正则估计量方法进行估算得到；整个模型的总损失函数如下式： 其中，是每个类别中所有样本的特征向量ψx的均值，yq是测试数据集中查询样本对应的真实类别标签，是本发明模型的预测输出类别，λ是训练模型时设置的一个常数权值，l是交叉熵损失函数，该式第二部分的作用主要是用来训练模型中的Transformer结构。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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”。