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龍圖騰網恭喜中儲糧(四川)質檢中心有限公司;貴州食品工程職業學院申請的專利基于大數據的糧倉害蟲監測預警方法、系統、設備及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：CN119557665B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202510117937.5，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權基于大數據的糧倉害蟲監測預警方法、系統、設備及介質是由李慧;楊軍;許斌;王小慶;王贏;蔡蔚然;劉奕;薛毅;許勝雷;劉義;魏林;許粟;羅賢淑;稅丹;涂燕林;龍蘇舒;符云勇;陳軍;何川;吳梟;蔡俊;謝麗君;李果;張同宇;盧希設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據的糧倉害蟲監測預警方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大數據的糧倉害蟲監測預警方法、系統、設備及介質，具體涉及害蟲監測技術領域，用于解決現有的無法準確地監測糧倉中新出現的害蟲的分布趨勢的問題；是通過將糧倉劃分為多個監測區域并裝備獨立的光譜傳感器網絡，基于光譜分析技術的實時監測，以及與糧倉害蟲庫的對比分析，快速識別新發害蟲，當監測到新發害蟲后，通過光譜成像技術實時生成分布趨勢圖，并根據趨勢圖判斷是否需要發出預警，通過對高風險監測區域評估光譜數據的光譜畸變隱患和隨機性，能夠更全面地掌握數據質量，從而提高對新發害蟲分布趨勢圖的準確性評估，顯著提升糧倉害蟲監測預警系統的可靠性和精確性。

本發明授權基于大數據的糧倉害蟲監測預警方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.基于大數據的糧倉害蟲監測預警方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：將糧倉劃分為多個監測區域，每個監測區域裝備獨立的光譜傳感器網絡；S2：基于光譜分析技術對每個監測區域進行實時監測，并通過與糧倉害蟲庫的對比，判斷監測區域是否出現新發害蟲；S3：當監測區域出現新發害蟲，基于光譜成像技術監測新發害蟲的分布，并實時生成新發害蟲的分布趨勢圖，通過新發害蟲的分布趨勢圖判斷是否發出預警；S4：將出現新發害蟲的監測區域以及其相鄰監測區域標記為高風險監測區域；S5：對于高風險監測區域，通過分析害蟲光譜圖像在特定波長下的對稱性，評估害蟲光譜數據的光譜畸變隱患程度，具體為：在高風險監測區域內采集害蟲的光譜圖像數據；對采集到的光譜圖像進行標準化處理；對標準化處理后的光譜圖像在特定波長下進行二維離散傅里葉變換，計算得到頻域中的復數矩陣；從傅里葉變換后的頻域中的復數矩陣中提取相位譜，相位譜表示圖像的幾何結構信息；對相位譜進行對稱性分析：將頻域中心對稱點的相位值進行比較，并計算光譜圖像的整體對稱性偏差；通過對相位譜進行尺度空間變換，分析光譜圖像在不同尺度上的對稱性；針對每個尺度，重復對稱性計算步驟，并將結果進行加權組合計算得到多尺度對稱性偏差綜合指數；對于高風險監測區域，利用信息熵原理分析害蟲光譜數據的熵值，評估害蟲光譜數據的隨機性，具體為：通過邊緣檢測算法在每個波長下的光譜圖像中提取出邊緣區域；將光譜圖像分為邊緣區域和非邊緣區域兩部分；對邊緣區域中的光譜數據，應用信息熵公式計算邊緣區域熵值；對非邊緣區域中的光譜數據，應用信息熵公式計算非邊緣區域熵值；通過邊緣區域熵值和非邊緣區域熵值的差異計算邊緣熵差；將邊緣熵差進行歸一化處理，得到標準化邊緣熵差；S6：基于對害蟲光譜數據的光譜畸變隱患程度和害蟲光譜數據的隨機性的綜合分析，對高風險監測區域光譜分析的準確性進行評估，并判斷新發害蟲的分布趨勢圖的準確性是否達標。

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