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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法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：CN116645599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310469071.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法是由方鑫;甄彤;李智慧设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及小麦病害检测技术领域，尤其涉及一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法；包括以下步骤:S1、利用拍摄设备采集小麦病害图像,将小麦病害图像尺码大小统一，并对每类病害进行分类标注；S2、通过旋转、对称翻转、提高对比度对小麦病害数据扩充，将原始数据集扩充到8495张；按照训练集:验证集:测试集＝6:2:2的比例划分数据集；S3、设计小麦病害图像检测的网络模型；S4、将S2中得到的小麦病害训练样本在S3所设计的网络模型中进行训练并在测试集上测试；本发明结构简单，计算量小，适用性广泛。

本发明授权一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量级多尺度CNN模型的小麦病害检测方法，其特征在于：包括以下步骤: S1、利用拍摄设备采集小麦病害图像,将小麦病害图像尺码大小统一，并对每类病害进行分类标注； S2、通过旋转、对称翻转、提高对比度对小麦病害数据扩充，将原始数据集扩充到8495张；按照训练集:验证集:测试集=6:2:2的比例划分数据集； S3、设计小麦病害图像检测的网络模型；采用的网络模型为Inception-Resnet-CN,具体过程如下: 模型的输入为224×224×3的RGB图像，模型架构包括三个不同的Inception模块、两个最大池化层、六个Residual-CN模块、平均池化层以及全连接层；Inception模块可降低复杂的矩阵维度和聚合不同尺寸上的视觉信息，Residual-CN模块加强对疾病特征的表征能力，降低图像中复杂背景对模型识别性能的影响； 其中，所述Residual-CN模块包括Residual-CN-A和Residual-CN-B两种类型：Residual-CN-A模块由两个卷积核为3×3的卷积层、CBAM模块、NAM模块以及一个恒等映射构成，Residual-CN-A1~A4的卷积核个数分别为64,128,128,256；Residual-CN-B模块在Residual-CN-A模块的基础上，通过恒等映射处的1×1卷积实现两个通路通道数量的匹配，Residual-CN-B1~B2的卷积核个数为128和256； S4、将S2中得到的小麦病害训练样本在S3所设计的网络模型中进行训练并在测试集上测试； S5、将已训练好的模型在验证集上进行验证，快速精准识别各种小麦病害。

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