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龙图腾网获悉华智生物技术有限公司申请的专利一种杂草自动识别方法、系统、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：CN115115935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210640118.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种杂草自动识别方法、系统、设备及存储介质是由龙晓波;付强;田冰川;清毅;刘京;赵健;尹合兴设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种杂草自动识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种杂草自动识别方法、系统、设备及存储介质，其中，通过对训练集中的杂草分布进行图像级标记，对测试集中的杂草分布进行像素级标记，大幅减少了深度学习中样本标注的成本，通过标记杂草进行特征识别，提高了识别准确率；将训练集划分成多个子数据集分别训练多个网络模型，增大了模型识别的鲁棒性，并通过测试集得到的预测结果图与训练集得到的预测结果图之间的比对不断更新子数据集以及迭代训练网络模型得到最终网络模型，使用少量的像素级标注样本就能实现对网络模型的训练，减少训练网络模型时海量像素级标注样本所带来的工作负担；最后将多个最终网络模型的识别结果的平均值作为最终结果，提高了模型识别的准确率和鲁棒性。

本发明授权一种杂草自动识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种杂草自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取稻田的多张图像，将所述多张图像划分为训练集和测试集；其中，所述训练集中图像数量大于所述测试集中图像数量； 对所述训练集中图像的杂草位置的外边框进行图像级标记，对所述测试集中图像的杂草边界进行像素级标记； 构建多个网络模型，将所述训练集划分成与所述网络模型等同数量的子数据集，将每一所述子数据集输入至对应的所述网络模型进行训练，得到多个用于识别稻田杂草的识别模型； 根据每一所述识别模型对所述测试集进行识别，得到每一所述识别模型输出的识别结果图；对比所有所述识别结果图，获取所有所述识别结果图之间的不相同标签； 根据每一所述子数据集分别对对应的所述识别模型进行训练，直至所述识别模型的损失函数达到最小；其中，所述识别模型训练时，通过掩模去掉所述不相同标签对应的像素； 根据所述测试集对所有收敛的所述识别模型进行测试，得到每一所述识别模型输出的识别结果，取所有识别结果的均值作为稻田杂草的最终识别结果。

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