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龍圖騰網恭喜杭州宣航科技有限公司申請的專利試紙條陰陽性識別準確率提高方法、裝置及存儲介質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：CN119559624B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510113465.6，技術領域涉及：G06V20/60；該發明授權試紙條陰陽性識別準確率提高方法、裝置及存儲介質是由張俊;夏麗;張英;劉梓華;周長明設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本試紙條陰陽性識別準確率提高方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了試紙條陰陽性識別準確率提高方法、裝置及存儲介質。所述方法包括：使用多光譜攝像頭采集試紙條C線、T線區域的圖像數據；對采集到的多光譜圖像進行特征提取與優化處理；抽象化檢測過程為邏輯電路模型，構建節點特征矩陣；在模型中隨機注入故障，模擬環境問題，生成測試向量；利用失效響應數據訓練圖卷積神經網絡模型，加入空洞卷積；應用訓練好的模型分析實時數據，預測故障及評估顏色變化；若檢測異常，使用色差矩陣和時序分析精確區分紅色類型；計算基于優化特征和高精度顏色信息的置信度，確定物體框。通過實施本發明的方法可解決現有試紙條檢測技術中存在的準確性不高、抗干擾能力弱以及缺乏有效的故障模擬的問題。

本發明授權試紙條陰陽性識別準確率提高方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.試紙條陰陽性識別準確率提高方法，其特征在于，包括：使用高分辨率攝像頭結合紅光、綠光和近紅外光三種波長光源對試紙條C線、T線及其間區域進行多光譜信號采集，獲得多光譜圖像數據；對所述多光譜圖像數據進行特征提取和優化，以得到優化后的特征向量；基于所述優化后的特征向量將試紙條檢測過程抽象化為一個邏輯電路模型，其中，關鍵操作步驟作為節點，輸入輸出關系構成邊，構建節點特征矩陣，邏輯電路模型用于指導故障注入測試及訓練數據生成；在所述邏輯電路模型中針對關鍵節點位置隨機注入故障，以此模擬真實環境中出現的問題，基于所述邏輯電路模型生成相應的測試向量并記錄失效響應數據；利用所述失效響應數據對圖卷積神經網絡模型進行迭代訓練，在多個網絡層中加入不同大小的空洞卷積以增強特征提取能力，使模型能夠更有效地學習到不同故障模式下的特征表示，最終得到訓練好的圖卷積神經網絡模型；應用圖卷積神經網絡模型對待檢測試紙條的實時數據進行分析，預測存在的故障及其概率，并評估試紙條C線、T線的顏色變化情況，初步判斷試紙條的陰陽性；若檢測結果顯示陽性，則采用色差矩陣與時序分析方法，結合所述多光譜圖像數據精確區分不同類型的紅色，并根據樣本特性自動調整反射系數的閾值判斷條件，以確定高精度顏色變化信息；基于所述優化后的特征數據以及所述高精度顏色變化信息，計算置信度，包括物體框的坐標、物體置信度、物體框的類別和類別置信度、物體框的嚴重等級和嚴重等級置信度，并通過非極大值抑制技術對物體框進行過濾和后處理，得到目標物體框；利用機器學習或深度學習算法，根據融合后的特征數據識別圖像中的感興趣區域，并為每個檢測到的對象生成一個包圍盒，輸出每個物體框的具體坐標位置；其中物體框是指C線和T線所在的區域；對于每一個預測出的物體框，計算存在的概率，形成物體置信度；進一步使用訓練好的分類器判斷物體框內的對象屬于類別，所述類別是指不同類型的紅色，同時給出類別置信度；根據預定義的標準或規則集，結合物體的顏色變化信息和特征，為每個物體框分配一個嚴重等級，并輸出相應的嚴重等級置信度；所述嚴重等級包括輕微、中等、嚴重。

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