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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多标签策略的植物疾病和严重程度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：CN117274815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311308728.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多标签策略的植物疾病和严重程度识别方法是由杨彬;李明卫;汪建武;李彩红;阳会兵设计研发完成，并于2023-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多标签策略的植物疾病和严重程度识别方法在说明书摘要公布了：一种基于多标签策略的植物疾病和严重程度识别方法，包括：1、构建训练集、验证集和测试集；2、构建多标签分类网络；3、选择一批农作物病害图片输入到多标签特征提取模块中，对农作物病害图片进行特征提取得到带有病害空间信息的特征，将特征输入到信息融合交流模块进行建模，得到病害语义特征，通过多尺度信息融合模块将病害语义特征和空间特征相融并输入到多标签预测解码模块中得到多标签分类结果；4、对多标签分类网络进行迭代训练；5、对多标签分类网络进行测试。本发明可以同等对作物种类、疾病和严重程度进行识别，多标签的分类方式同时结合了多任务网络的分类复杂度小和单任务网络没有额外分支的优点。

本发明授权一种基于多标签策略的植物疾病和严重程度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多标签策略的植物疾病和严重程度识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集多张农作物病害图片，形成农作物病害数据集，然后将农作物病害数据集划分为训练集、验证集和测试集；对训练集和验证集中所有的农作物病害图片进行标注，形成多标签； S2、构建LDI-NET网络，LDI-NET网络包括依次连接的多标签特征提取模块、信息融合交流模块、多尺度信息融合模块和多标签预测解码模块； S3、将从训练集中随机选择一批带有多标签的农作物病害图片输入到多标签特征提取模块中，多标签特征提取模块对带有多标签的农作物病害图片进行特征提取，得到带有病害空间信息的特征，将带有病害空间信息的特征输入到信息融合交流模块进行建模，得到病害语义特征，多尺度信息融合模块将病害语义特征和带有病害空间信息的特征融合并输入到多标签预测解码模块中得到多标签分类结果； S4、建立总损失函数，计算多标签分类结果与对应的多标签的损失值，重复S3至S4，直至LDI-NET网络收敛，利用验证集进行验证，选取验证集准确率最好的一组权重作为LDI-NET网络的权重，得到训练后的LDI-NET网络； S5、利用测试集对训练后的LDI-NET网络进行测试； 所述多标签特征提取模块包括依次连接的图像块嵌入模块、若干个Transformer模块和卷积层； 所述信息融合交流模块包括由左至右依次连接的第一多头自注意力机制和第一多层感知器；第一头自注意力机制和第一多层感知器的输入端和输出端均分别连接规范化和残差； 所述多标签预测解码模块包括由下至上依次连接的第三多头自注意力机制、第二多头自注意力机制和第二多层感知器。

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