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龙图腾网恭喜中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度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：CN114913425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210645121.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度检测方法是由孙友强;吴书培;黄河;盛佳佳;张玮;裴昊天设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度检测方法，包括：构建玉米病害样本；建立训练样本集；构建玉米病害程度检测模型；将训练样本集送入到玉米病害程度检测模型，迭代训练得到最佳的玉米病害程度检测模型；玉米病害程度检测：将待检测的样本输入到最佳的玉米病害程度检测模型当中，对待检测样本中的玉米病害种类以及病害程度进行识别。本发明通过噪声学习框架，提升了病害程度识别模型对于噪声数据的鲁棒性，对于实际场景下各种复杂的待测样本都能够有较好的识别准确度；针对玉米不同病害程度之间高度相似的问题，利用增强残差的变换编码模块丰富了提取特征，同时，加入特征选择模块，解决了细粒度特征不易识别的问题。

本发明授权基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置信学习和细粒度特征提取的玉米病害程度检测方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1构建玉米病害样本：采集实际玉米田间各种病害程度的图片进行预处理，对不同病害类别以及病害程度进行标注，得到玉米病害样本；2建立训练样本集：选取玉米病害样本，将玉米病害样本分为训练集和测试集，训练集和测试集中玉米病害样本的比例为7：3，对训练集进行数据增强得到训练样本集；3构建玉米病害程度检测模型；4将训练样本集送入到玉米病害程度检测模型，迭代训练得到最佳的玉米病害程度检测模型；5玉米病害程度检测：将待检测的样本输入到最佳的玉米病害程度检测模型当中，对待检测样本中的玉米病害种类以及病害程度进行识别；步骤3具体包括以下步骤：3a基于置信学习构建噪声学习框架，噪声学习框架包含三个模块：置信学习模块，主学习模块以及一致性学习模块；初始的玉米病害样本中存在噪声标签，经过置信学习模块之后，利用置信学习对训练样本集进行噪声样本的过滤，得到噪声样本和干净样本；之后在主学习模块和一致性学习模块中利用一致性正则化方法以及交叉熵损失函数Lce完成从噪声样本中的信息学习；3b基于样本噪声学习框架，构建细粒度特征提取模型：添加增强残差的变换编码模块改进原始的视觉变换编码模块，多层的增强残差的变换编码模块提取出高维的特征图；之后利用特征选择模块从高维的特征图中选出有效区分高度相似的病害程度的特征向量；最终将选出的特征向量进行拼接送入全连接层输出最终的图像类别，将噪声学习框架与细粒度特征提取模型进行结合得到最终的玉米病害程度检测模型。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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”。