买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉轻工大学申请的专利农作物病虫害检测方法、装置、设备及存储介质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：CN116797537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310436076.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权农作物病虫害检测方法、装置、设备及存储介质是由杜艾卿;郭峰林;张正林;刘沛;辛悦悦设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本农作物病虫害检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种农作物病虫害检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取第一农作物图像；将所述第一农作物图像输入至目标注意力卷积神经网络，输出所述第一农作物图像的病虫害检测结果，其中，所述目标注意力卷积神经网络包括依次连接的输入层、卷积层、注意力模块、对抗模块、全连接层以及输出层，所述注意力模块用于根据特征图生成所述第一农作物图像的加权特征图，所述对抗模块用于生成对抗样本集，所述对抗样本集用于训练初始注意力卷积神经网络得到目标注意力卷积神经网络。通过上述方式，能够直接根据农作物图像检测出农作物的病虫害检测结果。

本发明授权农作物病虫害检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种农作物病虫害检测方法，其特征在于，所述农作物病虫害检测方法包括： 获取第一农作物图像； 将所述第一农作物图像输入至目标注意力卷积神经网络，输出所述第一农作物图像的病虫害检测结果，其中，所述目标注意力卷积神经网络包括依次连接的输入层、卷积层、注意力模块、对抗模块、全连接层以及输出层，所述注意力模块用于根据特征图生成所述第一农作物图像的加权特征图，所述对抗模块用于生成对抗样本集，所述对抗样本集用于训练初始注意力卷积神经网络得到目标注意力卷积神经网络； 所述将所述第一农作物图像输入至目标注意力卷积神经网络之前，还包括： 获取第二农作物图像； 对所述第二农作物图像进行预处理操作，得到真实样本集； 基于所述真实样本集，对初始注意力卷积神经网络中的初始对抗模块进行训练，生成所述对抗模块； 通过所述对抗模块生成对抗样本集； 基于所述真实样本集以及所述对抗样本集，对初始注意力卷积神经网络进行训练，得到目标注意力卷积神经网络； 所述初始对抗模块包括生成器和判别器；其中， 所述基于所述真实样本集，对初始注意力卷积神经网络中的初始对抗模块进行训练，生成所述对抗模块，包括： S201、初始化所述初始对抗模块中的生成器参数，以及初始化所述初始对抗模块中的判别器参数； S202、确定噪声样本集，并将所述噪声样本集输入至所述生成器中，得到模拟样本集； S203、将所述模拟样本集以及所述真实样本集输入到所述判别器中，输出第一判别结果，并根据所述第一判别结果更新所述判别器的判别器参数； S204、从所述模拟样本集中确定随机模拟样本，将所述随机模拟样本输入至所述判别器中，得到第二判别结果，并根据所述第二判别结果更新所述生成器的生成器参数； S205、判断所述第二判别结果是否为预设值； S206、若判定所述第二判别结果不为预设值时，根据所述第二判别结果更新步骤S202中生成器的生成器参数，以及根据所述第一判别结果更新步骤S203中判别器的判别器参数之后，重复执行步骤S202-S206，直至判定所述第二判别结果为预设值，生成对抗模块； 所述根据所述第一判别结果更新所述判别器的判别器参数，包括： 将所述第一判别结果输入判别器的对抗性正则化损失函数中，得到判别损失值； 根据所述判别损失值更新所述判别器的判别器参数； 所述根据所述第二判别结果更新所述的生成器的生成器参数，包括： 将所述第二判别结果输入生成器的对抗性正则化损失函数中，得到生成损失值； 根据所述生成损失值更新所述生成器的生成器参数。

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武汉轻工大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市汉口常青花园学府南路68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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。