发明专利已授权

一种基于深度学习的农作物病虫害识别方法及系统

📄 申请号：CN202310760659.6 📄 发布日：2026/07/10

著录项目信息

申请日

2023-06-27

公开号

CN116806791A

公开日

2023-09-29

申请人

南京晓庄学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A01M7_00

IPC 分类号

A01M7_00 , G06V20_10 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

深度学习计算机视觉农业信息化植物保护深度学习

应用场景

农田监测;农业病虫害预警;智能植保;精准农业;农业物联网

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的农作物病虫害识别方法及系统，涉及农业病虫害识别技术领域，用于解决现有应用在农作物病虫害识别系统对农作物的识别范围小，无法对农作物不同部位进行精准识别，并且在识别到病虫害后无法第一时间进行紧急处理的问题，本发明包括升降结构、横向移动机构、纵向移动机构、喷药组件、收集组件及调节模块；本发明利用设置在农作物区域内的识别系统可对农作物影像数据进行采集，并利用影像数据判断是否存在农作物病虫害情况，采集农作物影像数据时可针对性的对农作物的不同部位进行采集，自动巡查农作物生长情况，大大降低了人力需求。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于无线传感器网络的海洋生态环境监测系统

当前第 / 件

一种基于深度学习的器件表面缺陷检测系统

同领域国内专利 · IPC: (A01M7_00)

A01M7_00 覆盖1个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：22 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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