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龍圖騰網恭喜安徽農業大學申請的專利基于高光譜圖像的稻種活力檢測方法及系統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：CN119915771B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13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：202510398362.9，技術領域涉及：G01N21/359；該發明授權基于高光譜圖像的稻種活力檢測方法及系統是由閆臨宇;廖娟;曹佳雯;劉泳均;董蕭;唐七星;朱德泉;張順設計研發完成，并于2025-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于高光譜圖像的稻種活力檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于高光譜圖像的稻種活力檢測方法及系統，該方法包括：對樣品稻種隨機分組，并分別進行老化處理，得到未老化處理的樣品稻種組、多個不同老化程度的樣品稻種組；采集不同的樣品稻種組的稻種光譜數據作為訓練樣本；將不同的樣品稻種組置于預設環境中進行發芽，基于不同樣品稻種組的發芽率確定不同樣品稻種組的活力水平；基于不同的樣品稻種組的稻種光譜數據和對應的活力水平訓練預先構建的神經網絡模型，得到訓練完成的稻種活力檢測模型；對于待檢測的稻種，采集稻種光譜數據，輸入所述稻種活力檢測模型，得到稻種活力水平檢測結果。本發明實現稻種活力水平快速檢測，為水稻種子品質估提供有力支持。

本發明授權基于高光譜圖像的稻種活力檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于高光譜圖像的稻種活力檢測方法，其特征在于，包括： 對樣品稻種隨機分組，將其中一個分組不進行老化處理，對其余分組分別進行不同老化程度處理，得到未老化處理的樣品稻種組、多個不同老化程度的樣品稻種組； 采集不同的樣品稻種組的稻種光譜數據作為訓練樣本； 將不同的樣品稻種組置于預設環境中進行發芽，基于不同樣品稻種組的發芽率確定不同樣品稻種組的活力水平； 基于不同的樣品稻種組的稻種光譜數據和對應的活力水平訓練預先構建的神經網絡模型，得到訓練完成的稻種活力檢測模型，所述預先構建的神經網絡模型包括Transformer模塊，所述Transformer模塊采用改進的注意力分數獲取方法，基于動態自注意力機制確定注意力分數；所述注意力分數計算公式為：，其中，查詢向量，鍵向量，值向量，其中，、、為權重矩陣，為輸入光譜數據序列，為鍵向量維度，為根據光譜數據局部特征變化計算得到的局部特征變化權重矩陣； 對于待檢測的稻種，采集稻種光譜數據，輸入所述稻種活力檢測模型，得到稻種活力水平檢測結果。

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安徽農業大學，其通訊地址為：230036 安徽省合肥市長江西路130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”。