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龙图腾网获悉重庆市气象科学研究所申请的专利植物病害识别模型构建方法、装置及模型构建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：CN115761501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211471776.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权植物病害识别模型构建方法、装置及模型构建系统是由张建平;张凯;邓杰;孙恩虹;何永坤;王颖设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本植物病害识别模型构建方法、装置及模型构建系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种植物病害识别模型构建方法、装置及模型构建系统。方法包括：基于ResNet18网络模型和DeepLabV3+网络模型，创建基于深度学习的混合模型；通过训练数据集，对混合模型中的ResNet18网络模型、第一DeepLabV3+网络模型和第二DeepLabV3+网络模型进行训练；通过与训练数据集对应的测试数据集，对训练后的混合模型中ResNet18网络模型、第一DeepLabV3+网络模型和第二DeepLabV3+网络模型进行测试，以得到植物病害识别模型。如此，有利于提高所构建的模型对植物病害识别的准确性。

本发明授权植物病害识别模型构建方法、装置及模型构建系统在权利要求书中公布了：1.一种植物病害识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 基于ResNet18网络模型和DeepLabV3+网络模型，创建基于深度学习的混合模型，所述混合模型包括作为骨干网络的所述ResNet18网络模型，以及与所述ResNet18网络模型连接的第一DeepLabV3+网络模型和第二DeepLabV3+网络模型； 通过训练数据集，对所述混合模型中的所述ResNet18网络模型、所述第一DeepLabV3+网络模型和所述第二DeepLabV3+网络模型进行训练，其中，所述训练数据集包括目标植物的多个高光谱图像，每个高光谱图像标注有表征目标植物的第一图区、表征非目标植物的第二图区，每个高光谱图像还标注表征目标植物存在目标病害的第一标记，或不存在目标病害的第二标记；高光谱图像中的所述第一图区和所述第二图区用于训练所述ResNet18网络模型和所述第一DeepLabV3+网络模型，高光谱图像中的所述第一标记或所述第二标记用于训练所述第二DeepLabV3+网络模型； 通过与所述训练数据集对应的测试数据集，对训练后的所述混合模型中所述ResNet18网络模型、所述第一DeepLabV3+网络模型和所述第二DeepLabV3+网络模型进行测试，并当所述混合模型满足预设收敛条件时，将经过测试的所述混合模型确定为植物病害识别模型，所述植物病害识别模型用于检测高光谱图像中的目标植物是否存在目标病害。

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