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龙图腾网获悉中国农业科学院农业信息研究所申请的专利一种基于无人机的作物病害检测方法及应用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：CN119399620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411379714.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于无人机的作物病害检测方法及应用是由郭雷风;章阳亮;王文生;姚鸿勋设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的作物病害检测方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于无人机的作物病害检测方法及应用，包括步骤：获取作物的多光谱图像，对多光谱图像进行图像标注、缩放和归一化的预处理，得到训练集，将训练集进行图像标注，得到包含多光谱图像和对应病斑标注的测试集；根据DDT模型和Xception结构构建作物病害检测模型；将训练集输入作物病害检测模型，得到预测结果；根据预设的性能指标对训练后的作物病害检测模型进行评估，并通过混淆矩阵查看作物病害检测模型在不同类别上的预测情况；根据评估结果使用Adam优化器对作物病害检测模型进行调优；使用优化后的作物病害检测模型实现作物病害的检测。本方法相较于现有方法，处理速度更快，对资源需求更少，更具有推广实用意义。

本发明授权一种基于无人机的作物病害检测方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的作物病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过无人机搭载的多光谱相机，获取作物的多光谱图像； S2：对所述多光谱图像进行图像标注、缩放和归一化的预处理，得到训练集，再将训练集进行图像标注，得到包含多光谱图像和对应病斑标注的测试集； S3：根据DDT模型和Xception结构构建作物病害检测模型，所述DDT模型用于从预处理的多光谱图像中提取第一特征向量，所述Xception结构用于接收DDT模型输出的第一特征向量，进一步处理和分类； S4：将所述训练集输入作物病害检测模型，得到预测结果，以最小化预测结果与测试集之间的差异为目标，对作物病害检测模型进行训练，得到训练后的作物病害检测模型； S5：根据预设的性能指标对训练后的作物病害检测模型进行评估，并通过混淆矩阵查看作物病害检测模型在不同类别上的预测情况； S6：根据评估结果使用Adam优化器对作物病害检测模型进行调优，提升作物病害检测模型的收敛速度和准确性； S7：使用优化后的作物病害检测模型实现作物病害的检测。

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中国农业科学院农业信息研究所，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街12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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