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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于超分和检测网络的茶叶病害无人机遥感监测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：CN116188859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310159912.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于超分和检测网络的茶叶病害无人机遥感监测方法是由胡根生;叶若含;万名烛;张艳设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超分和检测网络的茶叶病害无人机遥感监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于超分和检测网络的茶叶病害无人机遥感监测方法，包括如下步骤：数据获取：首先获取低空拍摄的茶叶图像，无人机飞行高度为2m至4m，作为网络的训练集；数据处理：利用LabelImg软件，对裁剪后的低空拍摄图像进行标注；再将低空拍摄的图像按8:2的比例划分为网络的训练集和验证集；网络训练：先训练超分网络模型，包括依次训练PSNR模型、训练GAN模型；再训练检测网络模型；超分与检测：无人机飞行高度为12m，获取高空拍摄的无人机茶叶图像送入训练好的超分网络中进行超分，恢复细节信息，然后将超分后的图像裁剪后再送入训练好的检测网络中进行茶叶病害检测。本发明能够节约无人机的飞行成本和时间，帮助茶农实时检测茶园中茶叶的病害。

本发明授权一种基于超分和检测网络的茶叶病害无人机遥感监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超分和检测网络的茶叶病害无人机遥感监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 数据获取：首先获取低空拍摄的茶叶图像，无人机飞行高度为2m至4m；然后获取高空拍摄的茶叶图像，无人机飞行高度为12m左右，所有茶叶图像的分辨率均为8000*6000； 数据处理：首先，将低空拍摄的图像裁剪为100张分辨率为800*600的图像；其次，利用LabelImg软件，对裁剪后的低空拍摄的图像进行标注；再将低空拍摄的图像按8:2的比例划分为网络的训练集和验证集； 网络训练：先训练超分网络模型，包括依次训练PSNR模型、训练GAN模型；再训练检测网络模型； 超分与检测：将高空拍摄的无人机茶叶图像送入训练好的超分网络中进行超分，恢复细节信息，然后将超分后的图像裁剪后再送入训练好的检测网络中进行茶叶病害检测； 所述超分网络模型为Real-ESRGAN网络模型，Real-ESRGAN网络模型由生成器和判别器组成，所述生成器为稠密残差结构块堆叠而成，所述判别器为带正则化项的U-Net网络； 所述检测网络模型以yolov5s为基线网络进行改进，用ShuffleNetV2残差块级联作为网络的主干部分，用深度可分离卷积替换yolov5s网络的颈干部分中的卷积部分，采用SIoU损失函数替换原始CIoU损失函数； ShufflleNetV2结构包括两种模式，第一种模式在特征图输入后有一个通道分支ChannelSpilt操作，该操作将输入通道数为c的特征图分为两个分支，左边的分支不做任何操作，右边的分支包含了3个卷积操作，并且两个1*1卷积已经由ShuffleNetV1中发分组卷积更换为普通卷积，最后再将这两个分支通道中的数据用Concat和ChannelShuffle操作进行合并；第一种模式中没有通道分离操作。

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