一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法，包括：1：收集有标签样本与无标签样本的农作物图像数据，提取并归一化植物的属性特征，构建数据集；2：构建农作物图像数据样本的标签预测模型；3：通过基于二元竞争策略为训练集构建主种群和辅助种群，并设定其状态；4：进化多任务优化方法迭代优化提高模型性能；5：在进化过程中逐步更新种群状态；6：最终从种群中选取最优的个体，作为最终的分类器，用于从目标农作物图像筛选出杂草。本发明克服无标签样本对杂草识别的局限性，从而能提高杂草识别的准确性和效率，以实现更科学、高效的农田智能喷药作业。

《一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202411107445X，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为祝思文;程凡;汤琪;李凯旋，申请日期为2024-08-13，公开（公告）日期为2025-05-30，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/10 (2022.01)，高新资质：未报高企。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：本发明公开了一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法，包括：1：收集有标签样本与无标签样本的农作物图像数据，提取并归一化植物的属性特征，构建数据集；2：构建农作物图像数据样本的标签预测模型；3：通过基于二元竞争策略为训练集构建主种群和辅助种群，并设定其状态；4：进化多任务优化方法迭代优化提高模型性能；5：在进化过程中逐步更新种群状态；6：最终从种群中选取最优的个体，作为最终的分类器，用于从目标农作物图像筛选出杂草。本发明克服无标签样本对杂草识别的局限性，从而能提高杂草识别的准确性和效率，以实现更科学、高效的农田智能喷药作业。

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