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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于双维度融合判决的农作物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：CN116758428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310832564.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于双维度融合判决的农作物病虫害识别方法及系统是由周晓彦;蒋铭;鞠醒;魏凯设计研发完成，并于2023-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双维度融合判决的农作物病虫害识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双维度融合判决的农作物病虫害识别方法及系统，涉及农作物病虫害识别领域。该基于双维度融合判决的农作物病虫害识别方法，包括将获取的害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片进行预处理，得到对应的三维数组作为输入特征；利用预设的双维度融合判决模型对输入特征提取对应的特征图，将对应的特征图分别利用池化操作展平，分别得到害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片的特征向量；对害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片的特征向量进行特征融合得到最终输出；利用损失函数对双维度融合判决模型进行训练，得到最终输出识别结果。本发明方法有效处理害虫近缘种、近似种识别困难的问题。

本发明授权一种基于双维度融合判决的农作物病虫害识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双维度融合判决的农作物病虫害识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 预处理步骤，将获取的害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片进行预处理，得到对应的三维数组作为输入特征； 特征提取步骤，利用预设的双维度融合判决模型对输入特征提取对应的特征图，将对应的特征图分别利用池化操作展平，分别得到害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片的特征向量； 所述特征提取步骤具体包括： 分别利用骨干网络CNN对输入特征提取对应的特征图，其中，和分别表示特征图的高、宽和通道数，两个特征图的具体数值需根据使用的骨干网络计算；利用池化操作将特征图展平为一维向量，如下式所示： 其中，表示池化函数，表示展平函数，为特征图，表示第种类别中第张图像的特征向量，为其元素；分别得到害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片的特征向量； 特征融合步骤，对害虫生物特征图片和害虫为害状特征图片的特征向量进行特征融合得到最终输出； 所述特征融合步骤包括： 生成偏置项，将生成的偏置项作为输入，得到下一层的输出，如下式所示： 其中，为偏置项，均为对应元素的权重，为激活函数，即为下一层的输出； 得到输出层前一层的计算结果、以及偏置和，则最终输出表示为： 其中，均为输出元素的权重，为对数几率函数； 模型训练与结果输出步骤，利用损失函数对双维度融合判决模型进行训练，得到最终输出识别结果； 所述利用损失函数对双维度融合判决模型进行训练公式如下： 其中，用于调节正负样本损失之间的比例，调质因子用来调节易分类样本的损失函数贡献度，当时，该损失函数等价于对数损失函数；当时，该损失函数能关注难以分类的样本。

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