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龙图腾网获悉广东交通职业技术学院申请的专利基于机器视觉的农作物病虫害预测方法、系统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：CN115482465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211143610.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于机器视觉的农作物病虫害预测方法、系统及存储介质是由杨英;丘温河;陈殊;黄昊阳;黄琼玉;林俊豪;吴浪;黄振杰设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的农作物病虫害预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的农作物病虫害预测方法、系统及存储介质，方法包括：获取目标农作物的第一图像信息，对第一图像信息进行边缘检测得到目标农作物的若干个叶片轮廓，并根据叶片轮廓提取出叶片图像信息；将叶片图像信息输入到预先训练好的病变区域识别模型，得到目标农作物的病变类型，并提取出叶片病变区域；获取目标区域的第一气象指标信息和第一环境指标信息；将第一气象指标信息、第一环境指标信息以及叶片病变区域输入到预先训练好的病虫害预测模型，得到目标农作物的病虫害预测结果。本发明提高了农作物病虫害预测的效率，也提高了农作物病虫害预测的准确性和可靠性，可广泛应用于农作物灾害预测技术领域。

本发明授权基于机器视觉的农作物病虫害预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的农作物病虫害预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标农作物的第一图像信息，对所述第一图像信息进行边缘检测得到所述目标农作物的若干个叶片轮廓，并根据所述叶片轮廓提取出叶片图像信息； 将所述叶片图像信息输入到预先训练好的病变区域识别模型，得到所述目标农作物的病变类型，并提取出叶片病变区域； 获取目标区域的第一气象指标信息和第一环境指标信息，所述目标区域为所述目标农作物所在区域； 将所述第一气象指标信息、所述第一环境指标信息以及所述叶片病变区域输入到预先训练好的病虫害预测模型，得到所述目标农作物的病虫害预测结果； 所述对所述第一图像信息进行边缘检测得到所述目标农作物的若干个叶片轮廓，并根据所述叶片轮廓提取出叶片图像信息这一步骤，其具体包括： 对所述第一图像信息进行边缘检测得到若干个连续轮廓； 对所述连续轮廓进行随机霍夫变换，筛选出符合预设的阈值条件的连续轮廓作为叶片轮廓； 根据所述叶片轮廓对所述第一图像信息进行图像分割，得到所述目标农作物的叶片图像信息。

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