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龙图腾网获悉广东省农业科学院植物保护研究所申请的专利基于无人机巡航的玉米重要害虫危害检测方法及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：CN118537758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202410729967.7，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机巡航的玉米重要害虫危害检测方法及系统是由郭义;张宝鑫;袁曦;郑苑设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机巡航的玉米重要害虫危害检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于无人机巡航的玉米重要害虫危害检测方法及系统。首先，构建二维地图模型，通过无人机巡检获取玉米地初始图像数据，识别害虫种类、数量和危害症状，同时评估其造成的损失影响。随后，基于虫情分布与损失影响分析融合子区域，并在多个周期内监测变化，生成虫情分布与损失影响变化数据。利用线性相关分析标记具有线性相关的子区域与生成关联规则信息，基于LSTM模型预测虫情分布与损失影响数据。最后，根据预测数据生成防治方案。通过本发明，能够实现精准化的虫情分布与损失影响预测分析，为后续信息化虫害调控提供数据支撑。

本发明授权基于无人机巡航的玉米重要害虫危害检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机巡航的玉米重要害虫危害检测方法，其特征在于，包括：基于目标玉米地区域，构建二维可视化的地图模型；通过无人机对目标玉米地区域进行巡检与实时监测，巡检基于目标玉米地区域中的多个子区域，并获取对应初始图像数据，基于初始图像数据进行害虫识别与危害检测，得到害虫识别数据与玉米被害症状数据；通过害虫识别数据与玉米被害症状数据对每个子区域进行基于害虫分布与玉米生长影响分析，并将害虫分布与影响分布相似的子区域进行融合，得到融合后的多个子区域；在N个预设周期内，获取目标玉米地区域的实时图像监测数据，基于所述图像监测数据进行周期性的变化分析，分析维度包括害虫数量分布、害虫危害影响分布，通过周期性变化分析，生成每个子区域的害虫数量变化数据与危害症状变化数据；基于每个子区域的害虫数量变化数据与危害症状变化数据对相邻的子区域进行线性相关分析，将存在线性相关的子区域进行标记，并将计算得到的相关系数进行记录并形成关联规则信息；构建基于LSTM的预测模型，将每个子区域的害虫数量变化数据与危害症状变化数据进行时间序列化并作为训练数据导入预测模型进行训练，循环生成预测数据，在每次训练过程中，通过反向传播算法进行一次参数调优，通过关联规则信息判断训练生成预测数据的关联性并进行二次参数调优，循环进行模型训练直至达到预设准确率；基于训练后的预测模型生成每个子区域的害虫预测数据与影响预测数据，通过害虫预测数据与影响预测数据进行子区域的优先级调控分析，并生成玉米地区域害虫防治方案；其中，所述通过无人机对目标玉米地区域进行巡检与实时监测，巡检基于目标玉米地区域中的多个子区域，并获取对应初始图像数据，基于初始图像数据进行害虫识别与危害检测，得到害虫识别数据与玉米被害症状数据，具体为：在一个预设周期内，通过无人机对目标玉米地区域进行巡航，并在每个子区域内停留预设时间；构建基于R-CNN的图像识别模型；通过无人机获取初始空中图像数据与初始地面图像数据，将初始空中图像数据与初始地面图像数据导入图像识别模型进行害虫识别与玉米被害症状识别，在害虫识别过程中，对图像进行目标害虫的识别、标记与统计，通过害虫在图像中的占比评估出害虫在每个子区域的数量，并得到每个子区域的害虫识别数据；在玉米被害症状识别过程中，对初始地面图像数据进行玉米区域检测、玉米生长完整度分析与玉米病害识别分析，得到每个子区域的玉米被害症状数据；所述初始图像数据包括初始空中图像数据与初始地面图像数据；其中，所述害虫识别数据与玉米被害症状数据对每个子区域进行基于害虫分布与玉米生长影响分析，并将害虫分布与影响分布相似的子区域进行融合，得到融合后的多个子区域，具体为：基于害虫识别数据与玉米被害症状数据获取害虫数量与影响等级；以子区域作为分析单位，并将害虫分布与影响分布相似的子区域进行融合，相似判断过程为，将一个当前子区域中的害虫数量与影响等级与相邻子区域进行比较，若两者数据差值均在预设范围内，则将相邻子区域与当前子区域进行融合形成更大的子区域；对所有子区域进行融合判断，得到融合后的多个子区域。

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广东省农业科学院植物保护研究所，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区金颖路7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”。