一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法

本发明涉及一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法，与现有技术相比解决了难以准确定位病害区域的缺陷。本发明包括以下步骤：农作物病害图像的获取及预处理；构建农作物病害图像分类模型；农作物病害图像分类模型的训练；待分类农作物病害图像的获取；农作物病害图像分类结果的获得。本发明的融合方法减少了背景干扰，并很好地关注到目标微小病害区域，从而提高了模型的识别有效性。

《一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法》是一发明专利，专利号为 2025101158364，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为李海东;赵晋陵;宛新文;黄林生;黄文江，申请日期为2025-01-24，公开（公告）日期为2025-08-05，国际专利分类号（IPC）为 G06V 10/764 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：农业图像智能识别、作物长势、病害、倒伏检测、农业人工智能、农业机器视觉。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于多层信息融合的农作物病害图像分类方法，与现有技术相比解决了难以准确定位病害区域的缺陷。本发明包括以下步骤：农作物病害图像的获取及预处理；构建农作物病害图像分类模型；农作物病害图像分类模型的训练；待分类农作物病害图像的获取；农作物病害图像分类结果的获得。本发明的融合方法减少了背景干扰，并很好地关注到目标微小病害区域，从而提高了模型的识别有效性。

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