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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成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：CN119540181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411599788.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成方法是由王崎;谢雨珊;董新宇;吴雪;肖源源;余珮嘉;陈攀峰设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成方法，包括：获取植物病害图像；基于所述植物病害图像，获取植物病害图像表征描述数据集和原始文本；基于所述表征描述数据集，获取支持文本；基于所述支持文本和原始文本，构建依存结构有向图，其中，所述依存结构有向图用于表明所述支持文本和原始文本之间的对应依存关系；根据所述依存结构有向图，获取关键概念对；将所述关键概念对输入至大型语言LLAMA3模型，获取真实描述文本。本发明旨在改善植物病理形状描述的准确性和全面性，弥补当前众多方法的缺陷，从而构建一个高效、准确的植物病害图像表型描述方法。

本发明授权一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成方法，其特征在于，包括： 获取植物病害图像； 基于所述植物病害图像，获取植物病害图像表征描述数据集和原始文本； 基于所述表征描述数据集，获取支持文本； 基于所述表征描述数据集，获取支持文本包括： 利用对比语言-图像预训练模型的文本编码器，分别对所述植物病害图像表征描述数据集和所述植物病害图像进行编码； 计算编码后的表征描述数据集和植物病害图像的相似度，基于计算结果，筛选目标文本，获得所述支持文本； 基于所述支持文本和原始文本，构建依存结构有向图，其中，所述依存结构有向图用于表明所述支持文本和原始文本之间的对应依存关系； 根据所述依存结构有向图，获取关键概念对； 根据所述依存结构有向图，获取关键概念对包括： 对所述依存结构有向图进行概念过滤，获取概念类型； 利用对比语言-图像预训练模型计算所述概念类型与植物病害图像的相似度分数； 根据所述相似度分数对概念进行筛选，获取最优关键概念； 将所述最优关键概念进行映射，生成所述关键概念对； 将获取的关键概念对输入至大型语言LLAMA3模型，获取真实描述文本。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段2708号；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”。