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龙图腾网获悉华云升达(北京)气象科技有限责任公司申请的专利基于深度学习的作物全生长周期识别方法及系统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：CN120125918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510608239.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于深度学习的作物全生长周期识别方法及系统是由吕宝磊;吴旭东;黄弋航;李朝生;高田蕾;段宇罡设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的作物全生长周期识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的作物全生长周期识别方法及系统，方法包括：通过图像采集设备获取目标作物在连续时间段内的多光谱图像序列，并对多光谱图像序列中的每个图像帧执行标准化光照调整处理，得到与多光谱图像序列对应的标准光照图像集；对其中每个图像进行作物区域分割处理，提取与目标作物相关的局部特征区域，生成包含局部特征区域的标准化作物图像集，输入至预先训练的多任务深度学习模型中，通过并行卷积分支分别提取组合特征，在全连接层中执行跨阶段关联分析，输出对应于目标作物生长周期的多任务分类结果，并生成与目标作物全生长周期对应的阶段识别报告。本发明可以提升农作物全生长周期识别精度与农业管理效率。

本发明授权基于深度学习的作物全生长周期识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的作物全生长周期识别方法，其特征在于，所述方法包括： 通过图像采集设备获取目标作物在连续时间段内的多光谱图像序列，并对所述多光谱图像序列中的每个图像帧执行标准化光照调整处理，得到与所述多光谱图像序列对应的标准光照图像集； 对所述标准光照图像集中的每个图像进行作物区域分割处理，提取与目标作物相关的局部特征区域，生成包含所述局部特征区域的标准化作物图像集； 将所述标准化作物图像集中的每个图像输入至预先训练的多任务深度学习模型中，通过所述多任务深度学习模型中的并行卷积分支分别提取所述标准化作物图像中的形态特征向量、纹理分布向量以及光谱响应向量； 将所述形态特征向量、纹理分布向量以及光谱响应向量进行拼接，生成组合特征向量，并将所述组合特征向量输入至全连接层中的时间序列分析模块；通过所述时间序列分析模块中的双向长短时记忆网络对所述组合特征向量执行时间依赖性建模，捕获所述标准化作物图像集中连续时间段内的生长趋势变化特征；根据所述生长趋势变化特征，在所述全连接层中分别计算生长阶段类别标签对应的第一分类概率分布、生长健康状态评分对应的第二回归值以及环境适应能力指数对应的第三回归值；对所述第一分类概率分布执行Softmax归一化处理，确定所述生长阶段类别标签；同时对所述第二回归值与第三回归值执行动态范围缩放，使得所述生长健康状态评分与环境适应能力指数映射至预设的数值区间；将所述生长阶段类别标签、生长健康状态评分以及环境适应能力指数作为多任务分类结果输出； 根据所述多任务分类结果中的生长阶段类别标签，生成与目标作物全生长周期对应的阶段识别报告，并将所述生长健康状态评分与环境适应能力指数关联存储至作物管理数据库。

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华云升达(北京)气象科技有限责任公司，其通讯地址为：102299 北京市昌平区科技园振兴路2号院1号楼1至8层101内4层401-415；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”。