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龙图腾网获悉湖南农业大学申请的专利基于改进YOLOv11n的辣椒病虫害检测方法、系统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：CN121414734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511959245.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进YOLOv11n的辣椒病虫害检测方法、系统及存储介质是由谢方平;王玉诗;许小燕;匡敏球;李旭;季邦;王修善;刘大为设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv11n的辣椒病虫害检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进YOLOv11n的辣椒病虫害检测方法、系统及存储介质，涉及辣椒病虫害检测技术领域，具体步骤包括：采集无遮挡且已知病斑样本，提取病斑中心点、半径；获取待识别叶片的可见病斑区域；通过半径匹配初判病斑类型，确定发展阶段及参照半径；融合可见病斑轮廓、圆周度与参照半径，经轮廓补全模型输出完整轮廓；基于基准纹理特征补全遮挡区域像素，融合重构完整叶片图像，输入训练后的改进YOLOv11n得到最终结果。本发明精准界定了遮挡区域范围，弥补了现有技术仅依赖残缺可见区推理导致的特征缺失问题，突破了遮挡场景下的检测局限，有效规避了现有技术中补全区域过渡生硬、纹理断层导致的检测精度不足问题。

本发明授权基于改进YOLOv11n的辣椒病虫害检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv11n的辣椒病虫害检测方法，其特征在于，具体步骤包括： S1.采集无遮挡且已知病斑类型的辣椒叶片样本图像，提取所有样本图像中的病斑区域并确定中心点，以病斑区域边缘到中心点的最大像素距离为病斑区域半径； S2.获取待识别辣椒叶片的可见区域图像，从中获取可见病斑区域； S3.基于病斑区域半径，确定可见病斑区域所属的初步病斑类型，结合其色调均值、纹理熵值确定病斑发展阶段，依据病斑发展阶段，确定可见病斑区域的参照半径； S4.获取可见病斑区域的轮廓和圆周度，将可见病斑区域的轮廓、圆周度、参照半径输入轮廓补全模型，输出病斑完整轮廓； S5.采集初步病斑类型的基准纹理特征，补全病斑完整轮廓内被遮挡区域的像素信息，融合为病斑完整区域，并重构为完整叶片图像，输入基于辣椒叶片的样本图像训练的改进YOLOv11n，选取置信度最高的结果作为辣椒叶片的最终病斑类型； 基于病斑区域半径，确定可见病斑区域所属的初步病斑类型，具体的逻辑如下： 取可见病斑边界框对角线交点为中心点，计算病斑区域边缘到中心点的最大像素距离为可见病斑区域半径； 统计所有病斑类型全阶段的半径区间，若可见病斑区域半径仅落入单一病斑类型区间，直接判定该病斑类型为初步病斑类型； 若可见病斑区域半径同时落入多个病斑类型的半径区间，则分别计算该可见病斑区域半径与多个病斑类型平均半径的差值绝对值，选取差值绝对值最小的病斑类型作为初步病斑类型； 其中，病斑类型平均半径指对应病斑类型在辣椒叶片样本中病斑区域半径的算术平均值； 结合其色调均值、纹理熵值确定病斑发展阶段，依据病斑发展阶段，确定可见病斑区域的参照半径，具体的逻辑如下： 针对已判定的初步病斑类型，统计其在初发期、盛发期、衰退期3个发展阶段下的色调均值区间与纹理熵值区间，建立一一对应的关联模型； 将提取的可见病斑区域色调均值与纹理熵值，代入对应初步病斑类型的关联模型，若色调均值与纹理熵值同时落入上述任一发展阶段的特征区间内，则判定可见病斑处于该发展阶段； 调取对应初步病斑类型在该发展阶段下的所有样本半径，计算该发展阶段的半径均值，将该半径均值作为可见病斑区域的参照半径。

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湖南农业大学，其通讯地址为：410128 湖南省长沙市芙蓉区农大路一号；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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