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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种基于无人机视觉的松材线虫病树检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：CN120375233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510450434.X，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机视觉的松材线虫病树检测方法是由冯孝周;朱珍慧;时华;汪勇航;张洁;赵小婷;刘梦妍设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机视觉的松材线虫病树检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机视觉的松材线虫病树检测方法，包括：获取无人机航拍采集到的松林图像及地理信息；融合得到一张融合松林图像；将其划分为多个相同尺寸的图像块；数据清洗后得到图像块集合；对其中各图像块进行松材线虫病树的标签标注继而得到训练集；构建基于Color‑ViT‑YOLOv8算法的目标检测模型；其采用ViT模块替换YOLOv8中的骨干网络，并在ViT模块之前增加Color模块；Color模块对输入图像采用多维颜色空间的通道选取和融合技术进行处理；利用训练集训练，得到训练完成的目标检测模型，以用于对待测松林图像进行松材线虫病树检测。本发明能解决松材线虫病树检测中复杂场景下的误检和漏检问题。

本发明授权一种基于无人机视觉的松材线虫病树检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机视觉的松材线虫病树检测方法，其特征在于，包括： 获取无人机航拍采集到的松林图像及地理信息； 利用地理信息将所有松林图像融合，得到一张融合松林图像； 将所述融合松林图像划分为多个相同尺寸的图像块；对所述多个相同尺寸的图像块进行数据清洗后得到图像块集合；并对所述图像块集合中的各图像块进行松材线虫病树的标签标注，根据标注后的图像块集合得到训练集； 构建基于Color-ViT-YOLOv8算法的目标检测模型；其中所述目标检测模型采用ViT模块替换YOLOv8中的骨干网络，并在所述ViT模块之前增加Color模块；所述Color模块对输入图像采用多维颜色空间的通道选取和融合技术进行处理； 利用所述训练集训练所述目标检测模型，在达到训练停止条件后得到训练完成的目标检测模型，以用于对待测松林图像进行松材线虫病树检测； 其中，所述Color模块用于： 针对输入图像，选取RGB颜色空间中的R通道输出，选取HSV颜色空间中的H通道输出，选取LAB颜色空间中的A通道输出； 将R通道的输出、H通道的输出和A通道的输出，归一化到相同通道值区间后进行融合，得到一个融合后的新三通道图像； 将所述融合后的新三通道图像转换为灰度图，并使用OTSU方法自适应计算最佳阈值，得到二值化图； 将所述二值化图进行形态学操作，以修正病害区域的连通性并去除噪声； 对形态学操作后的图像结合面积筛选策略，去除无效目标，最终保留符合条件的检测区域。

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