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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建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：CN116882459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310963398.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法是由刘文杰;施佺;吴国庆;王晗;张钊敏;朱建国;张洋洋设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及农作物叶面图像病害分类识别技术领域，尤其涉及一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法。解决了通过卷积神经网络提取农作物叶面病害的细节特征提取存在不足问题。其技术方案为：步骤一、构建金字塔多尺度卷积特征提取模块；步骤二、构建通道和空间维度联合注意力机制模块；步骤三、构建多尺度特征关系建模与自适应特征选取模块；步骤四、各模块组合成多尺度自适应特征提取模块；步骤五、组合成识别模型。本发明的有益效果为：本发明利用通道和空间联合注意力信息自适应地微调和选择有用多尺度特征，显著提升了神经网络对农作物叶面病害的识别准确率。

本发明授权一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向农作物叶面病害识别的神经网络构建方法，其特征在于，包括以下步骤 步骤一、构建金字塔多尺度卷积特征提取模块； 步骤二、构建通道和空间维度联合注意力机制模块； 步骤二具体包括： 通道和空间维度联合注意力机制模块包括通道维度特征提取层、空间维度特征提取层,其中通道维度特征提取层、空间维度特征提取层为并行操作，之后两个提取层的输出结果经过加和后形成输出结果； 通道维度特征提取层由全局平均池化层、第一卷积层、第二卷积层顺序连接组成； S21：输入尺寸特征图为共三个维度，经过全局平均池化层之后尺寸转换为，将多个不同尺寸的特征图经过全局平均池化层之后在特征矩阵的最后一个维度上进行组合，即，之后将特征矩阵的第一和第二维度互换，从而得到尺寸为大小的特征图； 其中代表通道维度的通道数，表示输入当前模块特征图的高，表示输入当前模块特征图的宽，代表不同尺度特征数量； S22：在通道维度特征提取层中均选用卷积核大小为1×1的卷积层，输入经过第一卷积层后再经过一个ReLu激活函数，将特征向量在通道维度进行扩展，从而将特征图尺寸大小转换为，其中：d为膨胀系数； S23：将特征图尺寸经过变换后转换为，再经过第二卷积层在通道维度进行压缩后，特征图尺寸变为，最后将第一和第二维度互换后变为； 空间维度特征提取层由包含卷积核大小为1×3的第一卷积层和卷积核大小为3×1的卷积层顺序连接组成；S24：输入特征图首先经过卷积核大小为1×3的卷积层，用于学习输入特征图在垂直方向的特征，卷积层后均接一个正则化层和一个ReLu激活函数层； S25：输出结果再经过卷积运算后的输出向量再经过卷积核大小为3×1的卷积层，用于学习输入特征图在水平方向的特征；空间维度特征提取层的输入特征图与输出特征图的尺寸相同，均为； S26：通道维度特征提取层和空间维度特征提取层的输出结果采用对应位置元素相加的方法，将通道维度特征提取层输出结果，即大小的特征矩阵值叠加到空间维度特征提取层结果上，从而生成一个三维特征权重向量，尺寸为； 步骤三、构建多尺度特征关系建模与自适应特征选取模块； 步骤三具体包括： S31：将该三维特征向量输入到一个卷积核大小为1×1的卷积层并在通道维度上进行维度压缩，使输出特征图尺寸变为； 其中表示压缩比率； S32：将输出特征图输入到另一个卷积核大小为1×1卷积层中将特征图维度数量还原成原大小，即大小的三维特征权重；重复该步操作，生成与特征尺度一一对应的三维特征权重，即个大小的特征权重向量，通过以上步骤实现多尺度特征关系建模； S33：为实现对多尺度特征的重构，将所得的个大小的特征权重向量分别与对应尺度的输入特征向量相乘，在激励对应尺度重要特征的同时抑制非重要特征，从而实现农作物叶面病害特征的选择； S34：为进一步实现多尺度的特征选择，将带有特征权重的输出向量在尺度维度上采用Softmax函数将各个对应位置元素都映射到0,1区间内，即各尺度的三维特征权重向量对应元素点值相加后结果为1，最后将特征重分配后的特征向量相加得到最终输出向量，即实现特征的自适应选择； 步骤四、将步骤一、步骤二和步骤三中的各模块组合成多尺度自适应特征提取模块； 步骤五、通过叠加多尺度自适应特征提取模块组成特征提取模块组，根据输出特征图大小的不同，设计若干组卷积组，组合成识别模型。

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