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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于深度多任务学习的高丛蓝莓僵果病害识别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：CN114596513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210272323.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度多任务学习的高丛蓝莓僵果病害识别方法是由屈洪春;黄锐;张蔼琳设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度多任务学习的高丛蓝莓僵果病害识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度多任务学习的高丛蓝莓僵果病害识别方法，属于植物病害识别领域。该方法包括：S1：采集高丛蓝莓僵果病害图像数据集，对图像数据集进行数据标注生成感染部位识别数据集、感染阶段划分数据集和感染严重程度估计数据集；S2：对标注的图像数据集进行数据扩增；S3：在EfficientNet模型基础上搭建深度多任务蓝莓僵果病害识别模型；S4：利用步骤S2中扩增的图像数据集对步骤S3构建的深度多任务蓝莓僵果病害识别模型进行训练；S5：使用训练好的模型进行蓝莓僵果病感染部位识别，感染阶段划分，以及感染严重程度估计。本发明可以实现蓝莓僵果病害高效准确的识别，对农业病害监测有巨大的现实意义和价值。

本发明授权一种基于深度多任务学习的高丛蓝莓僵果病害识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度多任务学习的高丛蓝莓僵果病害识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：采集高丛蓝莓僵果病害图像数据集，对图像数据集进行数据标注生成感染部位识别数据集、感染阶段划分数据集和感染严重程度估计数据集；S2：对标注的图像数据集进行数据扩增；S3：在EfficientNet模型基础上搭建深度多任务蓝莓僵果病害识别模型，该病害识别模型包括一个参数共享模块和三个特定任务模块；选择改进的EfficientNet模型作为参数共享模块；原始EfficientNet模型由9个阶段的操作组成，去掉最后一个阶段的操作，搭建生成参数共享模块；特定任务模块是在残差模块的基础上融合协调注意力机制以及分组卷积操作搭建而成；具体是协调注意力机制被添加在残差结构的第二个卷积层之后，分组卷积操作添加在残差结构的第三个卷积操作之后；S4：利用步骤S2中扩增的图像数据集对步骤S3构建的深度多任务蓝莓僵果病害识别模型进行训练；S5：使用训练好的模型进行蓝莓僵果病感染部位识别，感染阶段划分，以及感染严重程度估计。

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