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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利多尺度的植物病害识别方法、设备、存储介质及装置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：CN116188855B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310131683.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权多尺度的植物病害识别方法、设备、存储介质及装置是由帖军;郑禄;隆娟娟;覃俊;尹帆;施朦;杜小坤;董小杰设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度的植物病害识别方法、设备、存储介质及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度的植物病害识别方法、设备、存储介质及装置，本发明通过改进的MSS‑ResNet101模型对数据增强预处理后获得的植物图像进行病害特征识别，根据特征识别结果确定植物病害图像，所述改进的MSS‑ResNet101模型包括替换了原始ResNet101模型中的7×7卷积的多尺度结构Inception模块和融入卷积核注意力机制的残差模块；基于植物病害图像确定病害类型。由于本发明通过改进的MSS‑ResNet101模型确定病害类型，本发明实现了通过改进的MSS‑ResNet101模型进行病害识别，提升了在自然场景下的针对各类型植物病害图像识别效率的同时保证了识别准确率。

本发明授权多尺度的植物病害识别方法、设备、存储介质及装置在权利要求书中公布了：1.一种多尺度的植物病害识别方法，其特征在于，所述多尺度的植物病害识别方法包括： 对目标植物图像进行数据增强预处理，获得处理后的植物图像； 基于改进的MSS-ResNet101模型中多尺度结构Inception模块对处理后的植物图像进行病害特征识别，根据特征识别结果确定植物病害图像，所述改进的MSS-ResNet101模型包括替换了原始ResNet101模型中的7×7卷积的多尺度结构Inception模块和融入卷积核注意力机制的残差模块，所述多尺度结构Inception模块与所述残差模块连接，所述残差模块与全局平均池化层连接；所述多尺度结构Inception模块用于对输入的图像进行特征提取，将获得的多尺度结构特征图输入至所述残差模块；所述残差模块用于根据所述卷积核注意力机制对所述多尺度结构特征图进行特征融合，将融合后的特征信息输入至全局平均池化层与Softmax层进行分类识别，所述卷积核注意力机制是SKNet注意力机制； 基于所述植物病害图像确定病害类型。

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南民族大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区民族大道708号、823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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