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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利番茄病害检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115760775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211454991.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权番茄病害检测方法、装置、设备及存储介质是由范丽丽;王哲豪设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本番茄病害检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉检测技术领域，公开了一种番茄病害检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：对原始番茄叶片图像数据集扩充，得到扩充数据集；对扩充数据集进行特征标注；将标注后的扩充数据集通过YOLOv3SSP网络模型训练处理，得到检测结果数据集；将检测结果数据集输入MobileNetV2网络模型进行训练，通过迁移学习的方式，生成目标番茄病害检测模型；根据目标番茄病害检测模型对当前番茄叶片图像进行检测，得到番茄病害检测结果。通过上述方式，图像数据集标注，YOLOv3快速训练，处理图像，快速训练迁移学习得到高准确率番茄病害检测模型，从而能够提高了模型的训练速率和检测的时间。

本发明授权番茄病害检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种番茄病害检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始番茄叶片图像数据集，对所述原始番茄叶片图像数据集扩充，得到扩充数据集； 对所述扩充数据集进行特征标注，获取标注后的扩充数据集； 将所述标注后的扩充数据集通过YOLOv3SSP网络模型训练处理，得到检测结果数据集，所述结果数据集包括：训练数据集和验证数据集； 将所述检测结果数据集输入MobileNetV2网络模型进行训练，通过迁移学习的方式，生成目标番茄病害检测模型； 根据所述目标番茄病害检测模型对当前番茄叶片图像进行检测，得到番茄病害检测结果； 所述将所述检测结果数据集输入MobileNetV2网络模型进行训练，通过迁移学习的方式，生成目标番茄病害检测模型，包括： 将训练集和验证集输入MobileNetV2网络模型，其中，所述MobileNetV2网络模型包括卷积层、池化层，两层全连接层以及输出层，所述输出层采用Softmax函数分类； 将训练集和验证集输入MobileNetV2网络模型中的卷积层进行卷积，并将卷积后的特征样本通过所述池化层进行平均池化下采样，得到池化后的采样样本，将所述采样样本以及通过YOLOv3SSP网络模型训练处理的检测结果数据集通过两层全连接层进行迁移学习，并通过所述Softmax函数进行分类输出； 依次进行多次迭代训练，获取模型损失函数； 在模型损失函数收敛的情况下，得到目标番茄病害检测模型。

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