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龍圖騰網恭喜濰坊科技學院申請的專利一種基于圖像識別的病蟲害識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118968193B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411429735.6，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于圖像識別的病蟲害識別方法是由付瑞;李曄;蓋曉梅;王世宇設計研發完成，并于2024-10-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖像識別的病蟲害識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于圖像識別的病蟲害識別方法，涉及圖像處理領域，包括以下步驟：S1：構造病蟲害識別模型，由動態數據增廣及測試時動態跨域自適應兩部分組成；動態數據增廣部分為一個可學習的隱式增廣器和固定的顯式增廣器；測試時動態跨域自適應部分包括訓練階段及模型推理階段，訓練階段采用yolo進行訓練，模型推理階段，分為主模型、輔助模型和源模型；S2：隱式增廣器生成的圖像由分類器進行推理，基于結果計算損失并更新隱式增廣器和分類器。本發明要解決的技術問題是提供一種基于圖像識別的病蟲害識別方法，方便病蟲害識別。

本發明授權一種基于圖像識別的病蟲害識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像識別的病蟲害識別方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：構造病蟲害識別模型，由動態數據增廣及測試時動態跨域自適應兩部分組成；動態數據增廣部分為一個可學習的隱式增廣器和固定的顯式增廣器；測試時動態跨域自適應部分包括訓練階段及模型推理階段，訓練階段采用YOLO進行訓練，模型推理階段，分為主模型、輔助模型和源模型；S2：隱式增廣器生成的圖像由分類器進行推理，基于結果計算損失并更新隱式增廣器和分類器，隱式增廣器和顯式增廣器生成的圖像合并作為模型訓練的輸入；S3：訓練階段，采用YOLOv9進行訓練；S4：模型推理階段，主模型通過與輔助模型之間的類別、置信度、檢測框結果差值計算損失并更新，而輔助模型通過主模型指數移動平均的方式進行更新，并且主模型按照10%的恢復幾率由源模型恢復部分神經元，最終結果由主模型輸出；S5：在跨域情況下，輔助模型通過評估預測的置信度來判斷域間間隔的大小，僅當檢測到置信度小于置信度閥值時進行數據增廣，這時主模型通過輔助模型生成的增強平均偽標簽進行訓練，從而實現跨域識別；S6：主模型輸出最終結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人濰坊科技學院，其通訊地址為：262700 山東省濰坊市壽光市金光街1299號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。