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龙图腾网恭喜四川省农业科学院植物保护研究所申请的专利用于接种保存柑橘黄龙病病原菌的柑橘病叶检测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：CN118840662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411142272.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权用于接种保存柑橘黄龙病病原菌的柑橘病叶检测方法是由向运佳;蔡伟莉;陈松;李其勇;张姝;张鸿;刘静设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于接种保存柑橘黄龙病病原菌的柑橘病叶检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于接种保存柑橘黄龙病病原菌的柑橘病叶检测方法，其通过由摄像头采集叶片图像，并采用基于深度学习神经网络的图像识别和分析技术来对所述叶片图像进行感兴趣区域特征提取和处理，以此根据所述叶片图像的多个局部显著感兴趣区域在叶片全区域上的状态特征来自动地得到是否出现黄龙病的症状的判断结果。通过这样的方式，能够快速处理柑橘病叶图像并给出检测结果，减少了人工检测的需求，提高了检测效率和智能化程度，从而为进一步的研究和防控提供基础。

本发明授权用于接种保存柑橘黄龙病病原菌的柑橘病叶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于接种保存柑橘黄龙病病原菌的柑橘病叶检测方法，其特征在于，包括：选取具有黄龙病症状的柑橘病叶，将所述柑橘病叶斜切成1cm见方的小块以得到含有黄龙病症状的病叶小方块；选取生长健康、无毒的甜橙苗，并用嫁接刀在所述甜橙苗的距离第一叶之下5-10cm处的主茎杆上削开外皮以得到削开外皮的甜橙苗；将所述含有黄龙病症状的病叶小方块插入到所述削开外皮的甜橙苗的切口处，并用Parafilm进行缠绕固定以得到固定后的甜橙苗；将所述固定后的甜橙苗置于温室中培养,在经过1-2周后揭开所述Parafilm并继续培养2-3周，观察所述固定后的甜橙苗的叶片是否出现了黄龙病的症状，并筛选出感染成功的甜橙苗；将所述感染成功的甜橙苗置于无黄龙病的温室中进行培养；观察所述固定后的甜橙苗的叶片是否出现了黄龙病的症状，包括：获取由摄像头采集的叶片图像；对所述叶片图像进行局部感兴趣区域特征提取以得到多个叶片局部感兴趣区域特征图；将所述多个叶片局部感兴趣区域特征图中的各个叶片局部感兴趣区域特征图分别输入基于空间注意图的前景区域转移网络以得到多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图；将所述多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图中的各个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图分别输入多尺度语义特征提取模块以得到多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量；将所述多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量输入基于语义关联和语义跨度的特征优化器以得到多个优化前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量；计算所述多个优化前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量的按位置均值向量以得到叶片全局状态特征表示向量作为叶片全局状态特征表示；基于所述叶片全局状态特征表示，得到检测结果，所述检测结果用于表示是否出现黄龙病的症状；对所述叶片图像进行局部感兴趣区域特征提取以得到多个叶片局部感兴趣区域特征图，包括：将所述叶片图像通过基于R-CNN网络的感兴趣区域特征提取器以得到所述多个叶片局部感兴趣区域特征图；将所述多个叶片局部感兴趣区域特征图中的各个叶片局部感兴趣区域特征图分别输入基于空间注意图的前景区域转移网络以得到多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图，包括：对所述叶片局部感兴趣区域特征图进行卷积编码和非线性激活处理以得到空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息特征图；沿着所述空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息特征图的通道维度，计算所述空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息特征图中各个像素位置的跨通道全局均值以得到空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息表示矩阵；响应于所述空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息表示矩阵中的各个位置特征值大于或等于预定阈值，取该位置特征值的原值，否则置为零以得到掩码化空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息表示矩阵；对所述掩码化空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息表示矩阵进行上采样以得到维度对齐空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息表示矩阵；以所述维度对齐空间自适应叶片局部感兴趣区域权重信息表示矩阵作为权重矩阵，分别计算其与所述叶片局部感兴趣区域特征图的沿通道维度的各个特征矩阵之间的乘积以得到所述前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图；将所述多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图中的各个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图分别输入多尺度语义特征提取模块以得到多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量，包括：对所述前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图进行上采样以得到上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图；对所述上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图中沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化处理以得到上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域语义通道特征向量；对所述上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域语义通道特征向量进行点卷积编码以得到前景显著化叶片局部感兴趣区域全局语义特征向量；对所述上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图进行点卷积编码以得到通道调制上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图；对所述通道调制上采样前景显著化叶片局部感兴趣区域特征图进行二维卷积编码以得到前景显著化叶片局部感兴趣区域局部语义特征向量；融合所述前景显著化叶片局部感兴趣区域全局语义特征向量和所述前景显著化叶片局部感兴趣区域局部语义特征向量以得到所述前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量；将所述多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量输入基于语义关联和语义跨度的特征优化器以得到多个优化前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量，包括：从所述多个前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量中提取预定前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量；计算所述预定前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量与其他所有前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量之间的语义关联度以得到前景显著化叶片局部感兴趣区域语义关联度的序列；计算所述前景显著化叶片局部感兴趣区域语义关联度的序列的全局均值以得到前景显著化叶片局部感兴趣区域语义全局平均关联度；以所述前景显著化叶片局部感兴趣区域语义全局平均关联度作为权重，对所述预定前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量进行加权优化以得到所述预定前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量对应的优化前景显著化叶片局部感兴趣区域特征向量。

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四川省农业科学院植物保护研究所，其通讯地址为：610066 四川省成都市静居寺路20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”。