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龙图腾网获悉深圳市规划国土发展研究中心申请的专利基于无人机传感器的高山杜鹃智能识别方法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：CN119625586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510165281.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机传感器的高山杜鹃智能识别方法是由林勇军;罗罡辉;周丹;梁瑞松;邹海翔;周青峰;叶子菁设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机传感器的高山杜鹃智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机传感器的高山杜鹃智能识别方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括：获取高山杜鹃种植区域的图像样本集和识别样本集，进行识别模态分类，获得Q个杜鹃识别模态区；将无人机遥感图像样本集输入高山杜鹃检测分割模块，获得高山杜鹃图像样本集；引入杜鹃识别学习通道，生成杜鹃Q模态识别单元；对杜鹃Q模态识别单元进行泛化增强学习；获得高山杜鹃种植区域的遥感采集图像，生成杜鹃Q模态识别结果。本发明解决了现有技术中存在高山杜鹃种植区域识别上准确性欠佳、泛化能力不足且难以适配多种识别模态的技术问题，达到了实现对高山杜鹃种植区域的精准识别，提高了高山杜鹃识别的准确性和泛化能力的技术效果。

本发明授权基于无人机传感器的高山杜鹃智能识别方法在权利要求书中公布了：1.基于无人机传感器的高山杜鹃智能识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取高山杜鹃种植区域的无人机遥感图像样本集和高山杜鹃识别样本集，并对所述高山杜鹃识别样本集进行识别模态分类，获得Q个杜鹃识别模态区，其中，Q为大于1的正整数；将所述无人机遥感图像样本集输入高山杜鹃检测分割模块，获得高山杜鹃图像样本集；引入杜鹃识别学习通道，对所述高山杜鹃图像样本集和所述Q个杜鹃识别模态区进行损失寻优学习，生成杜鹃Q模态识别单元；包括：所述杜鹃识别学习通道包括P个杜鹃识别学习器和一个杜鹃识别损失计算器，其中，P为大于1的正整数；根据所述Q个杜鹃识别模态区，提取第q杜鹃识别模态区，其中，q为正整数，1≤q≤Q；基于所述杜鹃识别损失计算器，根据所述高山杜鹃图像样本集和所述第q杜鹃识别模态区，对所述P个杜鹃识别学习器进行损失寻优学习，生成第q模态杜鹃识别模型；以所述第q模态杜鹃识别模型的输出数据集为输入信息，以所述第q杜鹃识别模态区为输出信息，训练第q模态杜鹃识别融合模型；将所述第q模态杜鹃识别模型与所述第q模态杜鹃识别融合模型的输入层合并，生成杜鹃第q模态识别单元，并将所述杜鹃第q模态识别单元添加至所述杜鹃Q模态识别单元；引入GAN网络和预定遥感场景分布比对所述杜鹃Q模态识别单元进行泛化增强学习，得到杜鹃模态识别集成模块，结合所述高山杜鹃检测分割模块，搭建高山杜鹃识别模块；包括：基于所述GAN网络，根据所述预定遥感场景分布比对所述高山杜鹃图像样本集进行数据扩张，获得扩张杜鹃图像样本集；基于所述高山杜鹃图像样本集和所述Q个杜鹃识别模态区之间的映射关系，建立杜鹃图像-识别模态映射网络；基于所述杜鹃图像-识别模态映射网络，根据所述Q个杜鹃识别模态区对所述扩张杜鹃图像样本集进行迁移标注，生成扩张杜鹃识别模态样本集；根据所述扩张杜鹃图像样本集和所述扩张杜鹃识别模态样本集对所述杜鹃Q模态识别单元进行泛化增强学习，生成所述杜鹃模态识别集成模块；连接所述杜鹃模态识别集成模块和所述高山杜鹃检测分割模块，获取所述高山杜鹃识别模块；根据无人机传感器，获得所述高山杜鹃种植区域的遥感采集图像，将所述遥感采集图像输入所述高山杜鹃识别模块，生成杜鹃Q模态识别结果。

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深圳市规划国土发展研究中心，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区红荔路8009号规划大厦一楼；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”。