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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种田间小麦病虫害识别方法、装置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：CN117132802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310372755.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种田间小麦病虫害识别方法、装置及存储介质是由毛锐;胡小平;张宇晨;王泽玺;郝兴安;祝涛;高圣昌设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种田间小麦病虫害识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种田间小麦病虫害识别方法、装置及存储介质，属于图像处理领域，该方法使用神经网络DenseNet提取更丰富的小麦病虫害特征；借助特征金字塔融合优化由DenseNet各组卷积输出的病害特征信息；加入卷积注意力模块对多个卷积层的输出特征进行优化以抑制复杂背景特征对田间小麦病虫害识别性能的影响；采用Sobel滤波算法边缘协议头检测病斑区域的边缘特征，借助此边缘特征引导模型预测掩膜生成方向从而提高本发明的识别速度。该方法通过特征提取过程中的特征融合和特征抑制对小麦病虫害特征进行了多重特征优化，抑制了由复杂背景引入的无用特征，突出了小麦病虫害目标的有效特征，从而提高了病虫害的识别精度。

本发明授权一种田间小麦病虫害识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种田间小麦病虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集小麦的病虫害图像，构建数据集； 将数据集中的病虫害图像输入病虫害识别模型，输出特征图； 将特征图送入区域候选网络RPN，生成小麦病害区域的候选框； 通过预测网络PredictNetwork对候选框中的特征图进行分类和识别，得到小麦病虫害预测结果图； 所述将数据集中的病虫害图像输入所述病虫害识别模型，输出特征图，具体包括： 将神经网络DenseNet-169作为卷积神经网络Mask-RCNN的主干特征提取网络，通过神经网络DenseNet-169对数据集中的病虫害图像进行初步特征提取，得到病害特征；具体为：将数据集中的病虫害图像输入神经网络DenseNet-169；神经网络DenseNet-169从自下而上的金字塔结构DenseBlock1、DenseBlock2、DenseBlock3和DenseBlock4中分别提取得到特征图C2、特征图C3、特征图C4和特征图C5； 将特征金字塔FPN和卷积注意力模块CBAM加入主干特征提取网络DenseNet-169中，对病害特征进行多重优化和融合，生成特征图； 所述对病害特征进行多重优化和融合，生成特征图，包括以下步骤： 顶层特征图P5是由水平输入特征图C4经过1×1卷积特征维缩减和CBAM自适应特征细化生成； 当顶层特征图P5与水平输入特征图C4融合时，顶层特征图P5通过2倍最近邻上采样方法对特征图进行上采样； 在生成新的特征图P4之前，将CBAM应用于上一步得到的特征图，以重新分配特征图和特征权重； 基于相同的策略，使用特征图C3和特征图P4生成特征图P3，使用特征图C2和特征图P3生成特征图P2； 特征图P2-P5都需要进行3×3卷积以生成一组名为Predict的特征图；Perdict6是通过在Predict5上进行最大池化下采样获得的； 将特征图Predict2-特征图Predict6融合成一个特征图作为后续的区域生成网络的输入，将特征图Predict2-特征图Predict5融合成另一个特征图作为后续感兴趣区域网络的输入。

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