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龙图腾网恭喜四川农业大学申请的专利基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统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：CN117671499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202311660200.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统是由刘灿;李军;牛昱澎;冉承玮;田发;张美馨;孙瑜;唐莉鑫;王榆杰;潘奕璇设计研发完成，并于2023-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统，涉及花卉分拣技术领域。所述系统包括：图像数据采集模块，其用于捕捉目标图像数据；图像数据处理模块，其用于建立深度学习模型，并建立第一训练集和第二训练集，进行第一特征训练和第二特征训练，然后参照第一特征训练和第二特征训练，对所述目标图像数据依次进行一次处理和二次处理。本发明通过深度学习模型对目标图像数据依次进行处理，分别检测目标的种类特征和病虫害侵蚀特征，输出其特征分析结果，为后续的自动化对目标进行种类分拣提供技术基础，提高了花卉的分拣效率，降低人力成本，且能及时监测到被病虫害侵蚀的花卉，达到及时采取预防和治疗措施的效果。

本发明授权基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的花卉等级自动分类分拣与病虫害监测系统，其特征在于，包括：图像数据采集模块，其用于捕捉目标图像数据；其中，目标图像数据可以通过高分辨率摄像头、图像传感器和或图像采集无人机进行目标图像数据捕捉；图像数据处理模块，其用于建立深度学习模型，并建立第一训练集和第二训练集，进行第一特征训练和第二特征训练，然后参照第一特征训练和第二特征训练，对所述目标图像数据依次进行一次处理和二次处理；通过建立深度学习模型对第一特征训练，使其可以根据花卉的品种、颜色和质量，识别出花卉种类；其中，所述一次处理为通过所述深度学习模型对所述目标图像数据进行初次识别，分析所述目标的第一特征；所述二次处理为通过所述深度学习模型对所述目标图像数据进行二次识别，分析所述目标是否存在第二特征；深度学习模型分析目标种类特征时，首先使用包含语义分割和实例分割的图像分割算法，来标识图像中的受感染区域，语义分割或实例分割算法将能够精确地将受感染的部分从健康的花卉部分分开，提供详细的病虫害分布信息，然后通过卷积神经网络或循环神经网络，对目标图像数据进行训练和识别，然后使用深度学习模型在大规模的受感染和健康花卉图像数据上进行训练；目标分类处理模块，其用于获取所述目标的特征分析结果，并根据特征分析结果输出所述目标的分类结果，根据所述分类结果输出相对应的分拣指令。

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