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龙图腾网获悉西安嘉农实业集团有限公司申请的专利一种虫害声光防控系统及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：CN120182830B 。

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：202510477947.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种虫害声光防控系统及方法是由陈莉君;许学忠;戴军让设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虫害声光防控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虫害声光防控系统及方法，本发明涉及虫害识别技术领域，本发明通过设置识别图集生成单元基于图像数据中农作物的生长特征以及采集时刻确定对应的本地采集节点或云采集节点进而获取节点编号并生成对应的虫害识别图集，根据节点编号对应为本地采集节点或云采集节点选定启用对应模型进行虫害识别，其中为本地采集节点则启用本地采集节点对应的虫害专项识别模型进行对应虫害类型识别，为云采集节点则由云虫害防控服务端进行虫害类型识别，智能化的选定对应的识别模型进行运行并进行专项识别，一方面避免了过多不必要虫害类型识别情况的发生，另一方面加快了对应虫害类型的识别速率。

本发明授权一种虫害声光防控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种虫害声光防控系统，其特征在于，包括： 识别图集生成单元，用于在接收到实时的种植区域的图像数据后对所述图像数据内农作物的生长特征进行识别确定所述图像数据对应在所述农作物的生长阶段； 识别图集生成单元，还用于通过确定的所述图像数据对应在所述农作物的生长阶段以及所述图像数据对应的采集时刻确定所述图像数据的节点编号； 识别图集生成单元，也用于在其内存储的所述种植区域的所有图像数据的采集时刻总和与所述所有图像数据中任意一图像数据的节点编号对应的本地采集节点或云采集节点的采集时长相一致时，根据其内存储的所述种植区域的所有图像数据生成所述节点编号的虫害识别图集； 本地分支识别单元，用于在接收到所述节点编号的虫害识别图集后按照预设的识别步骤对所述虫害识别图集进行虫害识别得到所述节点编号的虫害识别结果数据； 所述虫害识别结果数据内包含识别信号，识别信号从数字1和0中选定一个，当识别信号为数字1时，所述虫害识别结果数据中还包含有若干虫害类型； 声光防控响应模块，用于在接收到识别信号为1的虫害识别结果数据后根据所述虫害识别结果数据内包含的若干虫害类型获取对应的声光防控策略并根据所述声光防控策略调整对所述种植区域进行声光防控； 云虫害防控服务端，用于为种植区域的虫害防控提供识别服务，所述云虫害防控服务端包括云虫害识别单元、云虫害分析单元和云虫害拆解单元，云虫害分析单元，对存储入的所有虫害识别记录数据进行分析得到所述种植区域农作物在若干生长阶段的虫害识别分支数据，虫害识别分支数据中包括若干独立虫害类型、合并虫害类型及其关联类型集； 云虫害拆解单元，云虫害拆解单元接收到所述种植区域农作物在若干生长阶段的虫害识别分支数据从农作物病虫害识别模型中拆解出所述种植区域内农作物在若干生长阶段的若干虫害识别拆解数据，拆解步骤如下： S21：将所述种植区域作为分支区域，将根据分支区域内农作物的生长周期划分成的所有生长阶段按照农作物生长先后的时间顺序依次标记为I1、I2、...、Ii,i≥1； S22：从接收到的所述分支区域对应农作物在若干生长阶段的所有虫害识别分支数据中获取在生长阶段I1的所有虫害识别分支数据，并从获取到的所述所有虫害识别分支数据中提取出包含的所有合并虫害类型及其关联类型集； 根据提取出的任意一个合并虫害类型及其关联类型集，从所述农作物病虫害识别模型中拆分出可以同时识别出所述合并虫害类型及其关联类型集内所有虫害类型的子模型，将所述子模型标定为所述合并虫害类型的虫害专项识别模型； S23：从所述虫害识别分支数据中提取出其内包含的所有独立虫害类型，根据提取出的任意一个独立虫害类型，从所述农作物病虫害识别模型中拆分出可以识别出所述独立虫害类型的子模型，将所述子模型标定为所述独立虫害类型的虫害专项识别模型； S24：根据S22到S23中拆分得到的所有虫害专项识别模型及其可以识别出的若干虫害类型生成分支区域农作物在生长阶段I1的虫害识别拆解数据； S25：按照S21到S24依次生成分支区域农作物在生长阶段I2、I3、...、Ii的虫害识别拆解数据。

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