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龙图腾网恭喜中国农业大学申请的专利农作物病害识别方法、装置、设备及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：CN114764887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210383553.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权农作物病害识别方法、装置、设备及存储介质是由王耀君;张家文;黄金泽设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物病害识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种农作物病害识别方法、装置、设备及存储介质，该农作物病害识别方法包括：使用改进后的ResNeXt模型对农作物病害进行识别；其中，所述ResNeXt模型中全连接层的输出连接有dropout层。本发明通过在ResNeXt模型中的全连接层之后，进一步连接有dropout层，以改进ResNeXt模型；进而使用改进后的ResNeXt模型识别农作物病害，可以减少模型输出的神经元的数量，使模型更拟合农作物病害识别场景，避免现有的ResNeXt模型对农作物病害进行识别时的过拟合现象，提高模型识别农作物病害的准确率。

本发明授权农作物病害识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种农作物病害识别方法，其特征在于，包括： 使用改进后的ResNeXt模型对农作物病害进行识别； 其中，所述ResNeXt模型中全连接层的输出连接有dropout层； 所述改进后的ResNeXt模型通过以下方式获取： 获取农作物信息样本集，所述样本集包括训练集、测试集和验证集； 基于所述训练集，对所述改进后的ResNeXt模型进行训练； 基于所述测试集，调整所述dropout层的概率值，以抑制模型输出的神经元数量； 所述基于所述测试集，调整所述dropout层的概率值，以抑制模型输出的神经元数量，包括： 将所述测试集输入所述改进后的ResNeXt模型，获取所述测试集对应的病害识别结果； 基于所述病害识别结果的准确率，调整所述dropout层的概率值；所述准确率是指模型识别的测试集的病害类别与测试集实际的病害类别相符； 所述基于所述病害识别结果的准确率，调整所述dropout层的概率值，包括： 在所述准确率为最大值的情况下，确定所述最大值对应的概率值为第一概率值； 设置所述dropout层的概率值为所述第一概率值； 其中，改进后的ResNeXt模型包括零填充层、阶段1至阶段5、平均池化层、压平层和全连接层，在所述全连接层之后连接有dropout层，在所述dropout层之后连接有第二全连接层，在所述第二全连接层之后再连接一组dropout层和全连接层；所述第二全连接层中的神经元数量与预设的病害类别数量相同。

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