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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基于深度学习的植物病害识别方法、装置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：CN115761544B 。

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：202211471809.3，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于深度学习的植物病害识别方法、装置及系统是由张建平;邓杰;张凯;孙恩虹;何永坤设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的植物病害识别方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习的植物病害识别方法、装置及系统。方法包括：获取待识别的目标图像，目标图像为拍摄植物得到的高光谱图像；将目标图像输入经过训练的植物病害识别模型，得到植物病害识别模型针对目标图像的识别结果，其中，识别结果包括表征植物的种类及植物是否存在目标病害的结果，植物病害识别模型包括作为骨干网络的ResNet18网络模型，以及第一DeepLabV3+网络模型和第二DeepLabV3+网络模型，第一DeepLabV3+网络模型用于识别目标图像中的种类，第二DeepLabV3+网络模型用于识别目标图像中是否存在目标病害。如此，有利于提高植物病害识别的准确性。

本发明授权基于深度学习的植物病害识别方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的植物病害识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的目标图像，所述目标图像为拍摄植物得到的高光谱图像； 将所述目标图像输入经过训练的植物病害识别模型，得到所述植物病害识别模型针对所述目标图像的识别结果，其中，所述识别结果包括表征植物的种类及植物是否存在目标病害的结果，所述植物病害识别模型包括作为骨干网络的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，所述第一DeepLabV3+网络模型用于识别所述目标图像中的种类，所述第二DeepLabV3+网络模型用于识别所述目标图像中是否存在目标病害； 其中，将所述目标图像输入经过训练的植物病害识别模型，得到所述植物病害识别模型针对所述目标图像的识别结果，包括： 将所述目标图像输入所述植物病害识别模型中的ResNet18网络模型进行特征提取，并将所提取得到的数据输入第一DeepLabV3+网络模型和第二DeepLabV3+网络模型进行识别； 当在所述第二DeepLabV3+网络模型识别所述目标图像中为患有目标病害的图区，与所述第一DeepLabV3+网络模型识别所述目标图像中为目标植物的图区存在重叠图区时，将所述重叠图区确认为目标植物患有目标病害的病害图区，并作为所述识别结果，所述植物包括花椒树，所述目标病害包括花椒锈病。

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