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龍圖騰網獲悉吉安市園藝場;中國農業大學申請的專利一種減輕柑橘屬果樹葉片病害檢測模型長尾效應的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117593626B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311558928.7，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權一種減輕柑橘屬果樹葉片病害檢測模型長尾效應的方法是由劉亞佳;林泳達;肖委明;王靈曉;韓虎;夏詩雨;喬白羽;何雄奎設計研發完成，并于2023-11-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種減輕柑橘屬果樹葉片病害檢測模型長尾效應的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種減輕柑橘屬果樹葉片病害檢測模型長尾效應的方法，屬于果樹葉片病害檢測技術領域，包括以下步驟：通過長尾指數衰減的采樣策略構造柑橘屬果樹葉片的數據集，將數據集劃分為訓練集、測試集以及驗證集；構建主干網絡為Resnet32的神經網絡，采用基于解耦結構的類別重平衡將神經網絡進行解耦，分別訓練解耦得到的特征學習網絡和分類器學習網絡；對改進的柑橘屬果樹葉片病害檢測模型進行驗證，通過驗證的后柑橘屬果樹葉片病害檢測模型進行柑橘屬果樹葉片病害檢測。本發明解決了當前柑橘屬果樹病害數據集類別分布不均勻的長尾問題以及類別間數據量差異大的長尾現象，導致對柑橘屬果樹病害檢測效果差的問題。

本發明授權一種減輕柑橘屬果樹葉片病害檢測模型長尾效應的方法在權利要求書中公布了：1.一種減輕柑橘屬果樹葉片病害檢測模型長尾效應的方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、通過拍照采集柑橘屬果樹葉片圖像，并通過長尾指數衰減的采樣策略構造柑橘屬果樹葉片的數據集，將數據集劃分為訓練集、測試集以及驗證集； 長尾指數衰減的公式為： 其中，表示柑橘屬果樹葉片病害每個類的具體樣本數量，表示樣本量最大的柑橘屬果樹葉片病害類別樣本數，表示不平衡度，表示柑橘屬果樹葉片病害的總類別數，表示柑橘屬果樹葉片病害樣本的類別標簽，表示樣本量最小的柑橘屬果樹葉片病害類別樣本數； S2、構建主干網絡為Resnet32的神經網絡，采用基于解耦結構的類別重平衡將神經網絡進行解耦，通過訓練集分別訓練解耦得到的特征學習網絡和分類器學習網絡，得到減輕長尾效應的改進的柑橘屬果樹葉片病害檢測模型，其具體為： S21、構建主干網絡為Resnet32的神經網絡； S22、基于解耦結構的類別重平衡將神經網絡進行解耦，即，將神經網絡分為兩個階段，其中，第一階段為特征學習網絡，第二階段為特征微調學習網絡和分類器學習網絡； S23、選擇CEloss函數作為第一階段特征學習網絡的目標函數，加入權重衰減，通過訓練集進行特征學習，并保存網絡參數； S24、載入第一階段的網絡參數，通過最大值正則化Maxnormal和權重衰減訓練第二階段的特征微調學習網絡，其中，通過最大值正則化Maxnormal限制輸入權重的大小； S25、選擇IBloss函數訓練分類器學習網絡，得到減輕長尾效應的改進的柑橘屬果樹葉片病害檢測模型； S3、通過測試集以及驗證集對改進的柑橘屬果樹葉片病害檢測模型進行驗證，通過驗證后的柑橘屬果樹葉片病害檢測模型進行柑橘屬果樹葉片病害檢測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉安市園藝場;中國農業大學，其通訊地址為：343016 江西省吉安市吉州區興橋街67號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。