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龙图腾网获悉贵州大学;中国农业科学院植物保护研究所申请的专利一种基于高分辨率先验的作物病害检测模型构建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：CN121616607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610153543.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于高分辨率先验的作物病害检测模型构建方法是由余珮嘉;周泽权;王崎;李园;张嘉麟;肖源源;黎育权;吴兴财设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高分辨率先验的作物病害检测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域，公开了一种基于高分辨率先验的作物病害检测模型构建方法，包括：采集作物病害原始图像，生成作物病害初期表征图，构建病害初期表征样本集；定义网络模型；网络模型包括特征提取单元、自适应高效空频融合单元、调制与融合单元和多尺度检测头；其中特征提取单元进行多尺度特征提取，获取高分辨率先验特征和低分辨率特征；自适应高效空频整合单元实现多层次频域特征增强；调制与融合单元生成多尺度融合特征；多尺度检测头针对多尺度融合特征输出不同尺度病斑；采用病害初期表征样本集对网络模型进行训练，构建作物病害检测模型。根据上述技术方案，可以提高作物病害初期小病斑目标的检测精度和稳定性。

本发明授权一种基于高分辨率先验的作物病害检测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高分辨率先验的作物病害检测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集作物病害原始图像，生成作物病害初期表征图，对作物病害初期表征图进行标注，构建病害初期表征样本集； 定义网络模型；所述网络模型用于根据作物病害初期表征图像输出病害特征；所述网络模型包括特征提取单元、自适应高效空频融合单元、调制与融合单元和多尺度检测头；其中，所述特征提取单元基于骨干网络进行输入图像的多尺度特征提取，获取高分辨率先验特征和低分辨率特征；所述自适应高效空频整合单元构建自适应频谱滤波器，实现多层次频域特征增强，确保捕捉不同尺度下的病斑纹理和边缘细节；所述调制与融合单元利用高分辨率先验特征对低分辨率特征进行条件调制，输出融合特征后，进行多尺度特征融合构成多尺度融合特征；所述多尺度检测头利用多尺度可变形注意力机制进行目标检测，针对多尺度融合特征输出不同尺度病斑； 其中，所述自适应频谱滤波器对输入特征的处理过程包括：执行共享特征嵌入，基于输入特征生成嵌入特征；并行空域与频域建模，在空域分支中，保留所述嵌入特征作为空域特征；在频域分支中，对嵌入特征在空间维度上执行二维快速傅里叶变换，获得对应的频域；计算动态频域滤波权重，进行加权融合，生成空频融合特征；通过可学习的融合系数将空域和空频融合特征进行加权融合，输出增强特征； 其中，所述调制与融合单元利用高分辨率先验特征对低分辨率特征进行条件调制的过程包括：对所述高分辨率先验特征进行多尺度空洞卷积处理，提取不同感受野下的上下文信息并拼接生成拼接特征；通过空间门控注意力模块生成空间注意力图，对拼接特征进行空间加权；利用挤压激励模块生成通道注意力因子，生成调制参数γ和β；将调制参数应用于低分辨率特征实现特征调制与融合，输出融合特征； 采用所述病害初期表征样本集对所述网络模型进行训练，构建作物病害检测模型。

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贵州大学;中国农业科学院植物保护研究所，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪区花溪大道南段；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”。

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