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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和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：CN119785223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510262677.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和系统是由林涛;潘建东;钟仁海设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和系统。包括以下步骤：首先，从基础作物管理文件中提取目标作物的叶片病害图像和对应的文本语义信息，从而获得初始作物病害知识数据库；然后，结合大语言模型的视觉理解对初始作物病害知识数据库进行优化并更新；接着，构建作物病害分类代理模型，将待诊断的叶片病害图像输入到作物病害分类代理模型中，作物病害分类代理模型根据作物病害知识数据库进行作物病害诊断，输出病害识别结果。本发明在未进行大规模图像训练的情况下，能够准确地对作物病害图像进行病害诊断，并能够适应不同作物的病害图像诊断需求，提高了现有工作在零样本应用和可扩展性方面存在的潜力不足的问题。

本发明授权一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：从基础作物管理文件中提取目标作物的叶片病害图像和对应的文本语义信息，从而获得初始作物病害知识数据库； 步骤2：结合大语言模型的视觉理解对初始作物病害知识数据库进行优化，获得更新的作物病害知识数据库； 步骤3：构建逻辑思维链引导框架下的大语言模型并记为作物病害分类代理模型，将待诊断的叶片病害图像输入到作物病害分类代理模型中，作物病害分类代理模型根据作物病害知识数据库进行作物病害诊断，输出病害识别结果； 所述步骤3具体为： 大语言模型在作物病害分类的过程包括视觉理解阶段和图像分类推理阶段；对于视觉理解阶段，利用基于链式思维的提示工程驱使大语言模型捕捉叶片病害图像中叶片状态的关键视觉特征；对于图像分类推理阶段，利用基于链式思维的提示工程提醒大语言模型在计算图像语义信息与文本语义信息之间的匹配程度时关注病害的通用特征以及将图片语义信息与文本语义信息之间的不一致性和冲突作为负样本的重要偏差，使得大语言模型能够从推理的角度将叶片病害图像分类到正确的病害类型，从而获得作物病害分类代理模型；再将待诊断的叶片病害图像输入到作物病害分类代理模型中，作物病害分类代理模型根据作物病害知识数据库进行作物病害诊断，将图像语义信息与文本语义信息之间的匹配程度最高的病害类型作为病害识别结果。

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