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龍圖騰網恭喜中國科學院合肥物質科學研究院申請的專利基于置信學習和細粒度特征提取的玉米病害程度檢測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：CN114913425B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210645121.6，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于置信學習和細粒度特征提取的玉米病害程度檢測方法是由孫友強;吳書培;黃河;盛佳佳;張瑋;裴昊天設計研發完成，并于2022-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于置信學習和細粒度特征提取的玉米病害程度檢測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于置信學習和細粒度特征提取的玉米病害程度檢測方法，包括：構建玉米病害樣本；建立訓練樣本集；構建玉米病害程度檢測模型；將訓練樣本集送入到玉米病害程度檢測模型，迭代訓練得到最佳的玉米病害程度檢測模型；玉米病害程度檢測：將待檢測的樣本輸入到最佳的玉米病害程度檢測模型當中，對待檢測樣本中的玉米病害種類以及病害程度進行識別。本發明通過噪聲學習框架，提升了病害程度識別模型對于噪聲數據的魯棒性，對于實際場景下各種復雜的待測樣本都能夠有較好的識別準確度；針對玉米不同病害程度之間高度相似的問題，利用增強殘差的變換編碼模塊豐富了提取特征，同時，加入特征選擇模塊，解決了細粒度特征不易識別的問題。

本發明授權基于置信學習和細粒度特征提取的玉米病害程度檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于置信學習和細粒度特征提取的玉米病害程度檢測方法，其特征在于：該方法包括下列順序的步驟：1構建玉米病害樣本：采集實際玉米田間各種病害程度的圖片進行預處理，對不同病害類別以及病害程度進行標注，得到玉米病害樣本；2建立訓練樣本集：選取玉米病害樣本，將玉米病害樣本分為訓練集和測試集，訓練集和測試集中玉米病害樣本的比例為7：3，對訓練集進行數據增強得到訓練樣本集；3構建玉米病害程度檢測模型；4將訓練樣本集送入到玉米病害程度檢測模型，迭代訓練得到最佳的玉米病害程度檢測模型；5玉米病害程度檢測：將待檢測的樣本輸入到最佳的玉米病害程度檢測模型當中，對待檢測樣本中的玉米病害種類以及病害程度進行識別；步驟3具體包括以下步驟：3a基于置信學習構建噪聲學習框架，噪聲學習框架包含三個模塊：置信學習模塊，主學習模塊以及一致性學習模塊；初始的玉米病害樣本中存在噪聲標簽，經過置信學習模塊之后，利用置信學習對訓練樣本集進行噪聲樣本的過濾，得到噪聲樣本和干凈樣本；之后在主學習模塊和一致性學習模塊中利用一致性正則化方法以及交叉熵損失函數Lce完成從噪聲樣本中的信息學習；3b基于樣本噪聲學習框架，構建細粒度特征提取模型：添加增強殘差的變換編碼模塊改進原始的視覺變換編碼模塊，多層的增強殘差的變換編碼模塊提取出高維的特征圖；之后利用特征選擇模塊從高維的特征圖中選出有效區分高度相似的病害程度的特征向量；最終將選出的特征向量進行拼接送入全連接層輸出最終的圖像類別，將噪聲學習框架與細粒度特征提取模型進行結合得到最終的玉米病害程度檢測模型。

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中國科學院合肥物質科學研究院，其通訊地址為：230031 安徽省合肥市蜀山區蜀山湖路350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”。