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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利基于深度学习的番茄病虫害检测与识别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：CN116630803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310606757.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的番茄病虫害检测与识别方法是由云挺;张怀清;王铭慧;金时超设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的番茄病虫害检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的番茄病虫害检测与识别方法，包括：将多张番茄病虫害图像和标注出的每张番茄病虫害图像中病虫害位置，作为第一个样本训练集，并作数据增强后，用于训练基于Transformer的YOLOX目标检测网络；标注番茄病虫害图像中病虫害位置所属的病虫害类别，将其作为第二个样本训练集，并作数据增强后，用于训练旋转不变Fisher判别CNN网络；通过YOLOX目标检测网络和旋转不变Fisher判别CNN网络，定位出番茄图像中病虫害位置，并识别出病虫害类别。本发明最大化地利用了两个网络各自的优势协助管理番茄病虫害，实现病虫害目标的检测定位并识别病虫害类别。

本发明授权基于深度学习的番茄病虫害检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的番茄病虫害检测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集多张番茄病虫害图像，并标注出每张番茄病虫害图像中病虫害位置，将原番茄病虫害图像和已标注出病虫害位置的番茄病虫害图像作为第一个样本训练集； 2标注步骤1的番茄病虫害图像中病虫害位置所属的病虫害类别，将已标注出病虫害位置的番茄病虫害图像以及其所属的病虫害类别作为第二个样本训练集；收集多张健康番茄植株图像，将多张健康番茄植株图像以及其所属的健康类别作为第二个样本训练集； 3对第一个样本训练集和第二个样本训练集分别进行数据增强，得到新的第一个样本训练集和新的第二个样本训练集； 4利用新的第一个样本训练集训练基于Transformer的YOLOX目标检测网络，得到训练完成的病虫害目标检测模型； 5利用新的第二个样本训练集训练旋转不变Fisher判别CNN网络，得到训练完成的病虫害分类识别模型； 6将待检测的番茄图像输入至病虫害目标检测模型，从而定位出番茄图像中病虫害位置； 7将定位出番茄图像中病虫害位置的图像输入至病虫害分类识别模型，从而识别出番茄图像中病虫害类别。

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南京林业大学，其通讯地址为：210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号；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”。

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