华南农业大学代秋芳获国家专利权
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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利植物病害图像分类方法、装置、系统、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：CN116597221B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310592099.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权植物病害图像分类方法、装置、系统、设备及存储介质是由代秋芳;郭元航;李震;吕石磊;宋淑然;王元;陈梓蔚;黄伟城;肖运高设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本植物病害图像分类方法、装置、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种植物病害图像分类方法、装置、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取原始图像数据集，所述原始图像数据集包括多种植物病害图像；根据所述原始图像数据集，训练生成对抗网络模型，所述对抗网络模型包括生成器、跳层模块和鉴别器；通过训练好的所述生成对抗网络模型生成植物病害图像，以构建生成图像数据集；根据所述生成图像数据集训练分类网络模型，进而实现图像分类。其可以解决深度学习算法应用到植物病害识别领域时受数据集的质量和数量限制的技术问题。
本发明授权植物病害图像分类方法、装置、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种植物病害图像分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始图像数据集，所述原始图像数据集包括多种植物病害图像； 根据所述原始图像数据集，训练生成对抗网络模型，所述对抗网络模型包括生成器、跳层模块和鉴别器；所述对抗网络模型为CitrusGAN网络模型； 所述跳层模块用乘法代替残差结构中的加法； 所述用乘法代替残差结构中的加法，如下式： ； 其中，x和y分别表示跳层模块的输入特征图和输出特征图，表示函数对的操作，{Wi}表示要学习的跳层模块权重，xlow和xhigh分别表示低分辨率和高分辨率的特征图； 通过训练好的所述生成对抗网络模型生成植物病害图像，以构建生成图像数据集； 根据所述生成图像数据集训练分类网络模型，进而实现图像分类。
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