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龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利农药投放方法、装置、设备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：CN116721050B 。

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：202310310293.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权农药投放方法、装置、设备及存储介质是由范丽丽;谢天力设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本农药投放方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及农药投放技术领域，公开一种农药投放方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：实时采集葡萄园中的葡萄叶片图像，通过葡萄病虫害Yolov5检测模型对葡萄叶片图像进行检测，得到病虫害数据；根据病虫害数据执行预设农药喷洒策略并记录参考数据；根据参考数据逐步对预设农药喷洒策略进行调整，得到目标农药喷洒策略；根据目标农药喷洒策略以及参考数据建立农药投放模型，以实现农药自动投放。本发明通过检测模型检测葡萄叶片图像得到病虫害数据，从而确定目标农药喷洒策略并建立农药投放模型，以实现农药自动投放，解决传统方法需要花费大量时间精力且准确率不高的问题，实现自动化，提高效率，投放准确率高。

本发明授权农药投放方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种农药投放方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集葡萄园中的葡萄叶片图像，通过葡萄病虫害Yolov5检测模型对所述葡萄叶片图像进行检测，得到病虫害数据，其中，所述病虫害数据包括葡萄园中存在葡萄病虫害的叶片数量以及不同叶片所属的病虫害种类； 根据所述病虫害数据执行预设农药喷洒策略并记录参考数据，其中，所述参考数据包括农药喷洒的时间、被喷洒区域的葡萄叶片病虫害恢复情况以及每个经过农药处理的葡萄叶片的病虫害特征； 根据所述参考数据逐步对所述预设农药喷洒策略进行调整，得到目标农药喷洒策略，其中，所述农药喷洒策略包括喷洒农药的浓度、种类及间隔时间； 根据所述目标农药喷洒策略以及参考数据建立农药投放模型，以实现农药自动投放； 所述实时采集葡萄园中的葡萄叶片图像，通过葡萄病虫害Yolov5检测模型对所述葡萄叶片图像进行检测，得到病虫害数据之前，还包括： 获取葡萄病虫害的叶片图片，并对所述葡萄病虫害的叶片图片进行数据扩增，得到数据集； 将所述数据集根据预设比例分为训练集与验证集； 构建葡萄病虫害Yolov5检测模型，并在所述葡萄病虫害Yolov5检测模型中的特征金字塔结构中增加自适应注意力模块以及特征增强模块，得到改进葡萄病虫害Yolov5检测模型，其中，所述葡萄病虫害Yolov5检测模型包括输入层、主干层、颈层以及预测层； 通过训练集迭代训练改进葡萄病虫害Yolov5检测模型直至收敛，得到最佳网络权重； 将所述最佳网络权重输入至所述改进葡萄病虫害Yolov5检测模型，对所述改进葡萄病虫害Yolov5检测模型进行优化，得到优化后的改进葡萄病虫害Yolov5检测模型； 所述通过训练集迭代训练改进葡萄病虫害Yolov5检测模型直至收敛，得到最佳网络权重，包括： 将所述训练集通过所述输入层输入至所述主干层中进行特征提取，得到所述训练集的特征映射； 通过所述颈层对所述训练集的特征映射进行自上而下的下采样操作以及融合，得到训练集的特征图； 基于所述训练集的特征图在预测层中进行预测，计算损失，更新模型参数； 重新训练直至损失函数收敛或达到最大迭代次数，得到最佳网络权重。

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