买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜青岛农业大学;青州市杨集林场申请的专利基于人工智能的梅花生长周期病害图像处理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：CN119919814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510386696.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于人工智能的梅花生长周期病害图像处理方法及系统是由李璐璐;赵炳硕;王静;赵晨;张翠萍;李伟设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的梅花生长周期病害图像处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的梅花生长周期病害图像处理方法及系统，属于梅花生长周期病害图像处理技术领域。其包括以下步骤：获取梅花病害原始图像；通过图像处理模块提取多尺度特征空间；构建双模块串联的超分辨率增强结构，两个模糊增强模块分别处理特征后融合输出；设计含卷积层、蓝图可分离卷积和残差连接的重建模块，通过特征融合与上采样生成高分辨率图像特征；采用全局池化与深度共享卷积构建注意力机制，捕捉病害语义特征；通过全局平均池化压缩特征维度，经全连接层映射至类别空间，利用Softmax激活函数输出分类概率。本发明通过特征增强‑重建‑注意力聚焦的多级处理，有效地提高模型识别梅花病害图像的准确率。

本发明授权基于人工智能的梅花生长周期病害图像处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的梅花生长周期病害图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取梅花病害图像； S2.将梅花病害图像输入到梅花病害图像处理模块进行处理，得到映射的特征空间； S3.构建梅花病害图像超分辨率增强模块，包括两个串联的结构相同的模糊图像增强模块；将映射的特征空间输入到第一模糊图像增强模块进行处理，得到第一模糊图像增强特征，将第一模糊图像增强特征输入到第二模糊图像增强模块，输出第二模糊图像增强特征；将第一模糊图像增强特征和第二模糊图像增强特征拼接融合，输出梅花病害图像超分辨率增强特征； 具体步骤如下： S31.映射的特征空间经过第一模糊图像增强模块的卷积核大小为的卷积层，按照映射的特征空间的通道分割成两个相同通道数的子特征，第一子特征和第二子特征；第二子特征再次经过卷积核大小为的卷积层沿通道分割成相同通道数的第三子特征和第四子特征；第三子特征经过卷积核大小为的卷积层进行处理，得到第一空间特征，将第一空间特征与第四子特征进行拼接融合，并使用卷积核大小为的卷积层融合特征，得到第一输出特征，公式表示如下： ， ， ， ， 其中，表示将特征按照通道特征分割操作，表示卷积核大小为深度可分离卷积层，表示激活函数操作； S32.将第一输出特征经过卷积核大小为的卷积层，按照第一输出特征的通道将其分割成第五子特征和第六子特征，第六子特征经过卷积核大小为的卷积层沿通道分割成相同通道数的第七子特征和第八子特征；将第七子特征使用卷积核大小为逐层卷积层进行卷积操作，得到第二空间特征，将第二空间特征与第八子特征进行拼接融合，并使用卷积核大小为的卷积层融合特征，得到第二输出特征，公式表示如下： ， ， ， ， 其中，表示卷积核大小为深度可分离卷积层； S33.将第二输出特征输入到蓝图可分离卷积中进行处理，得到第三输出特征，公式表示如下： ； 所述第三输出特征、第一子特征以及第五子特征经过拼接融合并经过卷积核大小为的卷积层调整特征，得到第一模糊图像增强特征，公式表示如下： ； 将第一模糊图像增强特征输入到第二模糊图像增强模块，得到第二模糊图像增强特征，将特征和拼接融合，得到梅花病害图像超分辨率增强特征； S4.构建梅花病害图像重建模块，包括卷积层、蓝图可分离卷积层、全局残差连接层以及上采样层；梅花病害图像超分辨率增强特征经过卷积层和蓝图可分离卷积层进行处理，得到中间特征，中间特征与映射的特征空间经过全局残差连接层融合保留原始图像信息，得到融合全局特征，融合全局特征经过上采样层重建梅花病害图像特征，得到超分辨率梅花病害图像特征； 具体步骤如下： S41.所述梅花病害图像超分辨率增强特征经过卷积核大小为的卷积层以及激活函数操作，得到初始重建特征，将初始重建特征输入到蓝图可分离卷积层中进行处理，得到中间特征，公式表示如下： ， ， 其中，表示蓝图可分离卷积，表示激活函数操作； S42.中间特征与映射的特征空间经过全局残差连接操作，得到融合全局特征，融合全局特征经过上采样操作，重建梅花病害图像特征，得到超分辨率梅花病害图像特征，公式表示如下： ， ， 其中，表示逐元素加法操作，表示重建超分辨率图像操作； S5.构建超分辨率图像注意力语义特征捕捉模块，包括全局池化层、深度共享卷积层、特征拼接操作以及激活函数；超分辨率梅花病害图像特征经过超分辨率图像注意力语义特征捕捉模块进行处理，得到超分辨率图像注意力语义特征； S6.构建梅花病害图像识别输出模块，将超分辨率图像注意力语义特征输入到该模块，首先经过全局池化层对特征图的空间维度进行全局平均池化，输出全局平均池化特征，将全局平均池化特征通过全连接层将特征向量映射到类别空间，输出映射特征，最终将映射特征输入到激活函数，得到每个样本的概率分布，并得到最终的识别分类预测结果。

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青岛农业大学;青州市杨集林场，其通讯地址为：266000 山东省青岛市城阳区长城路700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”。