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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级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：CN119540759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411617407.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级方法及系统是由余珮嘉;淡玉娇;王崎;吴雪;吴兴财;肖源源;陈攀峰设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级方法及系统，方法包括以下步骤：收集并预处理主粮食作物图像，获得主粮食作物数据集；基于主粮食作物数据集训练ResNet‑18网络进行初始病害分级，获得病害表征提示信息；利用病害表征提示信息驱动提示驱动大模型，分割出待分级主粮食作物图像的病灶区域以及叶片区域；计算病灶区域占叶片区域的比例，获得待分级主粮食作物图像的最终的细粒度病害分级结果，完成基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级。本发明通过集成深度学习与交互式分割技术实现作物病害的自动化检测与分级，仅提高了病害检测与分类的准确性，还为优化农药的使用提供了可能性，有助于减少环境污染和降低作物抗药性风险。

本发明授权基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：收集并预处理主粮食作物图像，获得主粮食作物数据集； S2：基于主粮食作物数据集训练ResNet-18网络，并基于训练好的ResNet-18网络对待分级主粮食作物进行初始病害分级，获得病害表征提示信息； S3：利用所述病害表征提示信息驱动提示驱动大模型，分割出待分级主粮食作物图像的病灶区域以及叶片区域； S4：计算所述病灶区域占所述叶片区域的比例，获得待分级主粮食作物图像的最终的细粒度病害分级结果，完成基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级； 步骤S1中，所述主粮食作物数据集包括分类数据集、目标检测微调数据集以及病灶分割数据集； 所述分类数据集包括病害类别数据集、作物类别数据集、病害表征类别数据集以及病害初始程度类别数据集； 所述目标检测微调数据集使用Labelme生成叶片和病灶区域的目标框，用于微调GroundingDINO模型； 所述病灶分割数据集使用Labelme标注病灶区域的掩膜，用于评估病灶分割精度； 步骤S2中，获得病害表征提示信息的方法为： 利用病害初始程度类别数据集训练第一ResNet-18网络，并利用训练好的第一ResNet-18网络对待分级主粮食作物图像进行初始病害分级，基于预设病害分级标准，获得健康病害级别、严重病害级别以及中度病害级别； 基于病害表征类别数据集训练第二ResNet-18网络，并利用训练好的第二ResNet-18网络提取中度病害级别的待分级主粮食作物图像的病害表征提示信息；其中，病害表征包括斑点、梭形、穿孔和不规则； 步骤S3中，获得待分级主粮食作物图像的病灶区域以及叶片区域的方法为： 基于所述目标检测微调数据集微调GroundingDINO模型，并基于构建的总损失函数约束微调过程；其中，所述总损失函数包括分类损失、回归损失以及IoU损失； 基于所述病害表征提示信息驱动微调后的GroundingDINO模型，获得待分级主粮食作物图像的病灶区域目标框； 将所述病灶区域目标框作为病灶位置提示信息驱动SAM模型，分割出待分级主粮食作物图像的病灶区域； 基于叶片提示信息驱动未微调的GroundingDINO模型，检测待分级主粮食作物图像的叶片区域目标框； 将所述叶片区域目标框作为叶片位置提示信息驱动SAM模型，分割出待分级主粮食作物图像的叶片区域。

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