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龙图腾网获悉陕西省生物农业研究所;榆林市林业工作站(榆林市退耕还林服务中心、榆林市林业和草原调查规划设计院)申请的专利一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法及系统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：CN120318698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510791958.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法及系统是由洪波;翟颖妍;曹东平;吕如军;贺晓荷;思瑞琳;贾艳;郑晓琳;白利如;张锋;杭兴设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法及系统，该方法包括：提取病害叶片灰度图像的闭合边缘轮廓，获得每个闭合边缘轮廓的轮廓骨架；基于每个轮廓骨架的图形特征，获取待识别区域，分析骨架轮廓边缘以及内侧像素点的梯度幅值的分布、骨架轮廓外侧像素点的梯度幅值分布，得到每个待识别区域的边缘过渡值；基于每个待识别区域的骨架轮廓所有边缘像素点的梯度幅值的整体分布特征，得到每个待识别区域的边缘能量值；确定每个待识别区域的边缘区分值，得到每个待识别区域的病害识别结果。本申请旨在提升对枣褐斑病、枣灰斑病的识别能力，提高病害检测的识别精度。

本发明授权一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合视觉技术的枣树病虫害识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 采集枣树的病害叶片灰度图像； 提取病害叶片灰度图像的闭合边缘轮廓，获得每个闭合边缘轮廓的轮廓骨架；基于每个轮廓骨架的二阶中心距，获取待识别区域；待识别区域为偏心率高于最佳阈值的区域，每个轮廓骨架的偏心率是根据二阶中心距确定的，最佳阈值是对所有轮廓骨架的偏心率进行阈值分割得到的； 针对待识别区域，分析骨架轮廓边缘以及内侧像素点的梯度幅值的分布、骨架轮廓外侧像素点的梯度幅值分布，得到每个待识别区域的边缘过渡值；边缘过渡值是比较第一集合中所有元素的离散程度与第二集合中所有元素的离散程度得到的，第一集合为骨架轮廓边缘上所有像素点以及骨架轮廓内侧所有与骨架轮廓相邻第一预设数量个像素单位的像素点的梯度幅值组成的集合，第二集合为骨架轮廓边缘外侧所有与骨架轮廓相邻的第二预设数量个像素单位的像素点的梯度幅值组成的集合； 基于每个待识别区域的骨架轮廓所有边缘像素点的梯度幅值的整体分布特征，得到每个待识别区域的边缘能量值，结合边缘过渡值，确定每个待识别区域的边缘区分值，得到每个待识别区域的病害识别结果； 基于每个待识别区域的病害识别结果对深度学习模型进行训练，对枣树进行病虫害的识别检测； 将第一集合中所有元素的离散程度记为A，第二集合中所有元素的离散程度记为B，边缘过渡值的公式形式为：；其中，为预设的参数，防止分母为0，取值为0.01； 得到每个待识别区域的边缘能量值，具体公式为：；式中，Z表示待识别区域的边缘能量值；表示待识别区域的骨架轮廓边缘像素点的集合；为预设的阈值；表示待识别区域的骨架轮廓上像素点a的梯度幅值；e表示自然常数。

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陕西省生物农业研究所;榆林市林业工作站(榆林市退耕还林服务中心、榆林市林业和草原调查规划设计院)，其通讯地址为：710043 陕西省西安市新城区咸宁中路125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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