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龙图腾网获悉安徽大学;合肥数翰数据科技有限公司申请的专利一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类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：CN120047734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510115836.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法是由李海东;赵晋陵;宛新文;黄林生;黄文江设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法，与现有技术相比解决了难以准确定位病害区域的缺陷。本发明包括以下步骤：农作物病害图像的获取及预处理；构建农作物病害图像分类模型；农作物病害图像分类模型的训练；待分类农作物病害图像的获取；农作物病害图像分类结果的获得。本发明的融合方法减少了背景干扰，并很好地关注到目标微小病害区域，从而提高了模型的识别有效性。

本发明授权一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 11农作物病害图像的获取及预处理：获取农作物病害数据图像并进行预处理； 12构建农作物病害图像分类模型：基于SE-DenseNet、多层信息特征融合模块和GRU位置信息融合分类器构建农作物病害图像分类模型； 设定农作物病害图像分类模型包括SE-DenseNet、多层信息特征融合模块和GRU位置信息融合分类器； 设定SE-DenseNet： 设定SE-DenseNet包括四层SE-Dense模块，四层SE-Dense模块之间均连接了过渡层，过渡层由一个步长为2的3×3卷积组成，用于压缩通道数量和降低特征图大小； 设定SE-Dense模块包括四层，每一层包括1×1卷积、3×3卷积和SE注意力机制组成，1×1卷积用于压缩通道数量并减少计算量，3×3卷积用于提取病害特征，SE注意力机制用于建立通道与通道之间的联系以提高通道的重用性，层与层之间通过密集连接的方式提高模型对病害特征尺度的表达能力； 设定多层信息特征融合模块包括四个1×1卷积和三个选择性多尺度特征融合机制，对选择性多尺度特征融合机制进行设定； 设定GRU位置信息融合分类器：GRU位置信息融合分类器由一个1×1卷积层、两个GRU循环神经网络和一个全连接层分类器组成； 13农作物病害图像分类模型的训练：利用预处理后的农作物病害数据图像对农作物病害图像分类模型进行训练； 14待分类农作物病害图像的获取：获取待分类农作物病害图像并进行预处理； 15农作物病害图像分类结果的获得：将预处理后的待分类农作物病害图像输入训练后的农作物病害图像分类模型，得到农作物病害图像分类结果。

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