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龙图腾网获悉四川犍小茉科技有限公司申请的专利结合图像识别的无人机农药喷洒区域识别方法及系统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：CN121582834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610092959.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权结合图像识别的无人机农药喷洒区域识别方法及系统是由万义才;万义良;孙紫洵;胡笑瑜;戴东琴;吴寒风设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合图像识别的无人机农药喷洒区域识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合图像识别的无人机农药喷洒区域识别方法及系统，涉及农业无人机作业技术领域，首先获取无人机采集的包含不同时段农田场景图像的图像集合，进行区域语义关联分析生成农田区域语义关联图；接着调用图像识别模型对作物图像部分进行生长状态识别，结合语义关联图构建喷洒区域适配模型；然后基于该喷洒区域适配模型评估喷洒需求，划分农田子区域并生成喷洒区域划分方案；再根据喷洒区域划分方案确定各子区域的农药喷洒参数，生成无人机农药喷洒指令；最后将指令发送至无人机控制系统，控制无人机执行农药喷洒操作，由此可以提高农药喷洒的精准性和均匀性。

本发明授权结合图像识别的无人机农药喷洒区域识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合图像识别的无人机农药喷洒区域识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取无人机采集的农田图像集合，对所述农田图像集合进行区域语义关联分析，生成农田区域语义关联图，所述农田图像集合包含不同时段拍摄的农田场景图像； 调用图像识别模型对所述农田图像集合中的作物图像部分进行作物生长状态识别，得到作物生长状态识别结果，结合所述农田区域语义关联图构建喷洒区域适配模型； 基于所述喷洒区域适配模型对农田区域进行喷洒需求评估，划分出不同喷洒需求的农田子区域，生成喷洒区域划分方案； 根据所述喷洒区域划分方案确定每个所述农田子区域对应的农药喷洒参数，整合所述农田子区域信息与对应的农药喷洒参数生成无人机农药喷洒指令； 将所述无人机农药喷洒指令发送至无人机控制系统，所述无人机控制系统接收所述无人机农药喷洒指令后控制无人机执行农药喷洒操作； 所述调用图像识别模型对所述农田图像集合中的作物图像部分进行作物生长状态识别，得到作物生长状态识别结果，结合所述农田区域语义关联图构建喷洒区域适配模型，包括： 从所述农田图像集合中的每张农田场景图像中提取作物图像部分，通过图像分割算法分离农田场景图像中的作物区域与非作物区域，所述作物图像部分即为作物区域对应的图像内容； 将所述作物图像部分输入预先训练的图像识别模型，所述图像识别模型包含特征提取层、特征分类层，特征提取层对所述作物图像部分进行特征提取得到作物生长特征，特征分类层对所述作物生长特征进行分类得到作物生长状态类别； 根据所述作物生长状态类别确定作物生长状态参数，所述作物生长状态参数包含作物生长阶段参数、作物健康程度参数，每个作物生长状态参数均与所述作物生长状态类别一一对应； 将所述作物生长状态参数与所述农田区域语义关联图中的节点进行关联，形成带生长状态信息的关联图，每个节点对应的实际小区域均匹配对应的作物生长状态参数； 提取所述带生长状态信息的关联图中的节点关联关系及节点对应的作物生长状态参数，作为喷洒区域适配模型的输入特征； 构建喷洒区域适配模型的核心逻辑层，所述核心逻辑层采用决策树结构，将输入特征中的节点关联关系作为分支判断条件，将作物生长状态参数作为分支权重赋值依据； 对所述决策树结构进行层级优化，调整分支判断顺序，使与喷洒需求关联的节点关联关系优先作为判断条件； 将优化后的决策树结构与输入特征的映射关系固化，形成能够根据农田区域语义关联及作物生长状态输出喷洒适配结果的喷洒区域适配模型。

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