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龙图腾网获悉安徽大学;安徽集测科技有限公司申请的专利基于特征检测的蔬菜病虫害图像识别分类方法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：CN121121327B 。

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：202511669328.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于特征检测的蔬菜病虫害图像识别分类方法及装置是由赵瑞英;王晨旸;闵革勇;崔杰;刘兆春设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征检测的蔬菜病虫害图像识别分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征检测的蔬菜病虫害图像识别分类方法及装置，该方法包括：获取蔬菜种植区域的蔬菜叶片场景图像，所述蔬菜叶片场景图像表征以单一叶片或者多叶片为主体同时包含场景背景的图像；基于蔬菜叶片场景图像识别病虫害特征，获取病虫害候选区域；基于整个蔬菜叶片场景图像中的病虫害候选区域位置，识别所述病虫害候选区域所在叶片边缘，基于所述叶片边缘，截取所述病虫害候选区域所在的叶片图像；基于所述叶片图像进行病虫害类型识别，确定蔬菜病虫害类型。本发明避免多叶片重叠图像中多类型和多位置病虫害区域的检测和分类识别的复杂度，降低多叶片图像中多类型和多位置病虫害区域的检测和分类识别的漏检和误检。

本发明授权基于特征检测的蔬菜病虫害图像识别分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征检测的蔬菜病虫害图像识别分类方法，其特征在于，包括： 获取蔬菜种植区域的蔬菜叶片场景图像，所述蔬菜叶片场景图像表征以单一叶片或者多叶片为主体同时包含场景背景的图像； 基于蔬菜叶片场景图像识别病虫害特征，获取病虫害候选区域； 基于整个蔬菜叶片场景图像中的病虫害候选区域位置，识别所述病虫害候选区域所在叶片边缘，基于所述叶片边缘，截取所述病虫害候选区域所在的叶片图像； 基于所述叶片图像进行病虫害类型识别，确定蔬菜病虫害类型； 所述基于蔬菜叶片场景图像识别病虫害特征，获取病虫害候选区域，包括：获取第一图像集，对预设第一模型训练，获取第一模型，所述第一图像集中的第一图像为单一叶片的图像，所述第一模型是能够针对单一叶片采集图像识别是否具有病虫害特征的模型；获取蔬菜叶片场景图像对应的深度图像，基于深度图像上每个像素的坐标位置和深度值，对深度图像像素进行聚类分析，获取若干个聚类区域，每个聚类区域内的图像像素位置和深度值相近；基于每个聚类区域在深度图像中的位置，对应在蔬菜叶片场景图像的对应位置获取聚类区域，对于蔬菜叶片场景图像中的每个聚类区域利用第一模型识别是否具有病虫害特征，若是，则蔬菜叶片场景图像中的所述聚类区域为第一病虫害候选区域； 基于整个蔬菜叶片场景图像中的病虫害候选区域位置，识别所述病虫害候选区域所在叶片边缘，包括：基于第一边缘识别方法，对整个蔬菜叶片场景图像识别边缘线条，并筛选属于蔬菜叶片边缘的边缘线条，所述筛选属于蔬菜叶片边缘的边缘线条，包括：基于识别到的边缘线条，结合所述深度图像，确定单个边缘线条上的像素点的深度值是否具有连续性，同时分析单个边缘线条的形状与叶片边缘的相似性；在连续性和相似性均满足预设条件时，确定属于蔬菜叶片边缘的边缘线条。

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