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龍圖騰網(wǎng)恭喜長春光華學(xué)院申請的專利一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉片病害檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119478706B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510052568.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉片病害檢測方法是由張淑艷;李長明;張紅臣;張勇;宋文博設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉片病害檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明適用于植物病害檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉片病害檢測方法，所述方法包括：獲取植物種植區(qū)域地圖；基于病蟲害數(shù)據(jù)庫構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到病蟲害識別模型；在平面坐標(biāo)系中構(gòu)建虛擬邊界，進行異變處理，進行光線虛擬反射，確定取樣點位置，在取樣點采集待檢測圖像，進行預(yù)篩選，得到預(yù)篩選圖像，對無效像素進行替換，發(fā)送至病蟲害識別模型進行識別，生成識別結(jié)果。本發(fā)明通過構(gòu)建虛擬邊界的方式，在虛擬邊界內(nèi)模擬光線傳播過程，以模擬無人機的飛行路徑，從飛行路徑中提取取樣點，保證了取樣點的隨機性，并且通過對圖像進行分級篩選和傳送，大大降低了數(shù)據(jù)傳輸量，提升了數(shù)據(jù)傳輸效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉片病害檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物葉片病害檢測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取植物種植區(qū)域地圖，構(gòu)建病蟲害數(shù)據(jù)庫，所述病蟲害數(shù)據(jù)庫用于存儲不同類型病害葉片的圖片；基于病蟲害數(shù)據(jù)庫構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試，得到病蟲害識別模型；在平面坐標(biāo)系中構(gòu)建虛擬邊界，對虛擬邊界的邊緣進行異變處理，基于異變后的虛擬邊界進行光線虛擬反射，確定取樣點位置，在取樣點采集待檢測圖像；對采集得到的待檢測圖像進行預(yù)篩選，得到預(yù)篩選圖像，對預(yù)篩選圖像中的無效像素進行替換，發(fā)送至病蟲害識別模型進行識別，生成識別結(jié)果；所述在平面坐標(biāo)系中構(gòu)建虛擬邊界，對虛擬邊界的邊緣進行異變處理，基于異變后的虛擬邊界進行光線虛擬反射，確定取樣點位置，在取樣點采集待檢測圖像的步驟，具體包括：在本步驟中，構(gòu)建平面坐標(biāo)系，提取植物種植區(qū)域地圖中的邊界，在該邊界上進行取點，取點的間隔為預(yù)設(shè)值，提取邊界點的坐標(biāo)，將其同步標(biāo)記在平面坐標(biāo)系內(nèi)，在平面坐標(biāo)系中形成與植物種植區(qū)域地圖等比例的虛擬邊界；將虛擬邊界處理為折線邊緣，并調(diào)取預(yù)設(shè)的異變隨機函數(shù)，在平滑處理后的虛擬邊界上選擇多個異變點，根據(jù)異變點的坐標(biāo)和異變隨機函數(shù)生成異變值；在本步驟中，將虛擬邊界處理為折線邊緣，將相鄰的兩個邊界點通過線段進行連接，將整個虛擬邊界處理為由多個線段組成的圍合折線，調(diào)取預(yù)設(shè)的異變隨機函數(shù)，異變隨機函數(shù)為自變量范圍為正實數(shù)的函數(shù)，從所有的邊界點中進行選擇，選擇編號為奇數(shù)或者偶數(shù)的邊界點，將其作為變異點，提取變異點的坐標(biāo)，將坐標(biāo)的橫坐標(biāo)或者縱坐標(biāo)代入異變隨機函數(shù)f（x）中，得到異變值f（L），其中L為變異點的橫坐標(biāo)或者縱坐標(biāo)；通過異變值對折線邊緣進行調(diào)整，在虛擬邊界中發(fā)射虛擬光線，通過虛擬光線在折線邊緣上反射，在虛擬光線的路徑上選擇取樣點采集待檢測圖像；在本步驟中，通過異變值對折線邊緣進行調(diào)整，對異變值進行拆解，將異變值拆解為兩部分，分別為方向字符和比例字符，異變值的首位數(shù)字為方向字符，截取剩余數(shù)字中預(yù)設(shè)數(shù)量的數(shù)字作為比例字符，根據(jù)方向字符確定異變方向，方向字符為奇數(shù)時，向逆時針方向異變，方向字符為偶數(shù)時，向順時針方向異變，計算異變比例以及異變量，控制當(dāng)前變異點右側(cè)的線段向順時針方向旋轉(zhuǎn)，此時將線段遠(yuǎn)離當(dāng)前變異點的一端與下一個編號的變異點連接，據(jù)此對每一個變異點執(zhí)行上述操作，以完成異變的過程，計算所有變異點的平均坐標(biāo)，以該平均坐標(biāo)所在的位置為起點，隨機向一個方向發(fā)射虛擬光線，虛擬光線在抵達(dá)虛擬邊界的邊緣時，將會出現(xiàn)反射，從而使得虛擬光線在虛擬邊界所圍合得到的區(qū)域內(nèi)反復(fù)反射，虛擬光線的寬度為預(yù)設(shè)值，虛擬光線的路徑以虛擬光線的中心線為準(zhǔn)，統(tǒng)計整個虛擬邊界的圍合面積，當(dāng)虛擬光線所掠過的面積達(dá)到圍合面積的預(yù)設(shè)比例時，則判定停止反射，根據(jù)此時虛擬光線的總長度以及所需的取樣點數(shù)量，生成取樣位置，據(jù)此得到預(yù)設(shè)數(shù)量的取樣點，取樣點重合時，以該取樣點為圓心，取樣范圍為直徑畫圓，構(gòu)建一個新的取樣點，新的取樣點的邊緣與構(gòu)建得到的圓相切，在得到所有的取樣點之后，根據(jù)植物種植區(qū)域地圖進行路徑規(guī)劃，控制無人機抵達(dá)各個取樣點進行圖像采集，得到待檢測圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人長春光華學(xué)院，其通訊地址為：130033 吉林省長春市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)武漢路3555號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。