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龙图腾网获悉华东药用植物园科研管理中心(挂市自然资源和生态环境研究所牌子)申请的专利一种基于深度学习的叶蜂智能监测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：CN121211346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511446354.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于深度学习的叶蜂智能监测系统是由李泽建;刘萌萌设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的叶蜂智能监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的叶蜂智能监测系统，包括：数据采集模块，用于采集叶蜂图像与环境数据；数据预处理模块，用于对叶蜂图像和环境数据进行预处理；叶蜂监测模块：用于通过改进型EfficientDet网络进行目标检测，通过DeepAR网络提取环境特征；模糊推理模块，用于通过Mamdani推理方法进行模糊推理，生成叶蜂活动频率值；决策生成模块：用于根据叶蜂活动频率值生成决策建议；执行与反馈模块：用于执行决策建议并根据用户反馈信息调整决策执行效果；监测优化模块：用于通过增量学习方法优化叶蜂监测模型和决策建议；数据推送模块：用于通过云平台向用户终端实时推送决策建议和综合监测数据。本发明提供了高效、精准的叶蜂监测与防治决策。

本发明授权一种基于深度学习的叶蜂智能监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的叶蜂智能监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集叶蜂图像数据与环境数据； 数据预处理模块，用于对叶蜂图像数据和环境数据进行预处理； 叶蜂监测模块：用于通过改进型EfficientDet网络进行目标检测，通过DeepAR网络提取环境特征，并加权生成综合监测特征； 其中，改进型EfficientDet网络基于EfficientNet-B0架构构建，包括EfficientNet-B0特征提取层、BiFPN特征融合层和目标检测层，所述EfficientNet-B0特征提取层引入倒残差块进行特征提取，所述BiFPN特征融合层通过双向传递融合多尺度特征信息，所述目标检测层采用多尺度回归处理不同尺度的目标定位，通过旋转回归优化旋转目标定位； 所述EfficientNet-B0特征提取层包括输入卷积层、倒残差模块和输出卷积层； 所述倒残差模块由一个3×3深度卷积和一个1×1逐点卷积组成，所述深度卷积对初步特征图的每个通道独立进行卷积，生成每个通道的空间特征图，所述逐点卷积将所有通道的空间特征图进行通道融合，获得融合特征图，并引入Swish激活函数对融合特征图进行非线性处理，且倒残差模块之间引入残差连接，将倒残差模块输出的融合特征图与输入特征图通过残差连接进行相加，最终生成高阶特征图； 模糊推理模块，用于通过Mamdani推理方法进行模糊推理，生成叶蜂活动频率值； 决策生成模块：用于根据叶蜂活动频率值生成决策建议； 执行与反馈模块：用于执行决策建议，根据用户反馈信息调整决策执行效果； 监测优化模块：用于通过增量学习方法优化叶蜂监测模型和决策建议； 数据推送模块：用于通过云平台向用户终端实时推送决策建议和监测数据。

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华东药用植物园科研管理中心(挂市自然资源和生态环境研究所牌子)，其通讯地址为：323000 浙江省丽水市莲都区清远街6号；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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