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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融合气象和图像序列的作物发育期识别方法及识别装置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：CN119672448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510193489.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权融合气象和图像序列的作物发育期识别方法及识别装置是由吕宝磊;包坤;黄弋航;高田蕾;吴旭东;段宇罡设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合气象和图像序列的作物发育期识别方法及识别装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合气象和图像序列的作物发育期识别方法及识别装置，通过获取待识别作物的作物图像序列数据和关联气象要素序列数据；调用预先调试好的作物发育期识别网络，将作物图像序列数据和关联气象要素序列数据加载到预先调试好的作物发育期识别网络，挖掘得到作物图像序列数据对应的作物图像表征数组和关联气象要素序列数据对应的气象要素表征数组；将作物图像表征数组和气象要素表征数组进行注意力融合，得到融合表征数组；基于融合表征数组进行发育期分类预测，得到作物发育期分类识别结果。本发明能够实现更精准高效的作物发育期识别，为农业精细化管理提供技术支持。

本发明授权融合气象和图像序列的作物发育期识别方法及识别装置在权利要求书中公布了：1.一种融合气象和图像序列的作物发育期识别方法，其特征在于，方法包括： 获取待识别作物的作物图像序列数据和关联气象要素序列数据； 调用预先调试好的作物发育期识别网络，将作物图像序列数据和关联气象要素序列数据加载到预先调试好的作物发育期识别网络，挖掘得到作物图像序列数据对应的作物图像表征数组和关联气象要素序列数据对应的气象要素表征数组； 将作物图像表征数组和气象要素表征数组进行注意力融合，得到融合表征数组； 基于融合表征数组进行发育期分类预测，得到作物发育期分类识别结果； 其中，作物发育期识别网络采用以下步骤调试得到： 获取作物图像数据模板的关联气象要素数据模板，基于关联气象要素数据模板生成参考指引数据，将参考指引数据加载到气象要素数据增强网络进行气象要素数据增强处理，构建得到与作物图像数据模板匹配的气象要素增强数据，其中，参考指引数据用以指引气象要素数据增强网络构建得到气象要素增强数据； 获取作物图像数据模板，依据作物图像数据模板、关联气象要素数据模板以及气象要素增强数据中的其二生成第一调试学习模板，依据作物图像数据模板、关联气象要素数据模板以及气象要素增强数据中余下的一个生成第二调试学习模板； 基于第一气象要素表征向量挖掘组件挖掘关联气象要素数据模板的第一特征向量，基于第二气象要素表征向量挖掘组件挖掘气象要素增强数据的第二特征向量，基于作物图像表征向量挖掘组件挖掘作物图像数据模板的第三特征向量；如果第二调试学习模板依据气象要素增强数据生成，则基于特征整合组件对第一特征向量和第三特征向量进行交互以获得第一调试学习模板的第一表征向量，将第二特征向量作为第二调试学习模板的第二表征向量；如果第二调试学习模板依据关联气象要素数据模板生成，则基于特征整合组件对第二特征向量和第三特征向量进行交互以获得第一调试学习模板的第一表征向量，将第一特征向量作为第二调试学习模板的第二表征向量； 第一表征向量的个数为多个，多个第一表征向量与多个第二表征向量一一对应，针对各个第一表征向量，确定第一表征向量与对应的第二表征向量之间的第一关联系数，确定第一表征向量与其他各个不对应的第二表征向量之间的第二关联系数，基于第一关联系数和各个第二关联系数的相加结果确定第一累积关联系数，对第一关联系数和第一累积关联系数之间的比例进行对数运算，确定第一组成调试误差；针对各个第二表征向量，确定第二表征向量与对应的第一表征向量之间的第三关联系数，确定第二表征向量与其他各个不对应的第一表征向量之间的第四关联系数，基于第三关联系数和各个第四关联系数的相加结果确定第二累积关联系数，对第三关联系数和第二累积关联系数之间的比例进行对数运算，确定第二组成调试误差；基于第一组成调试误差和第二组成调试误差，确定度量学习调试误差，基于度量学习调试误差，对第一气象要素表征向量挖掘组件、第二气象要素表征向量挖掘组件、作物图像表征向量挖掘组件和特征整合组件进行协同调试。

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”。