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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京市農(nóng)林科學院智能裝備技術研究中心申請的專利目標新陳度檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114693608B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210239461.9，技術領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權目標新陳度檢測方法及系統(tǒng)是由樊書祥;王哲理;黃文倩;李江波;田喜設計研發(fā)完成，并于2022-03-11向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本目標新陳度檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種目標新陳度檢測方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取待檢測目標的高光譜圖像的最優(yōu)波段比值特征和最優(yōu)波段比圖像的紋理特征；根據(jù)所述最優(yōu)波段比值特征和紋理特征，確定所述待檢測目標的新陳度。所述系統(tǒng)執(zhí)行所述方法。本發(fā)明通過利用待檢測目標的高光譜圖像的最優(yōu)波段比獲取最優(yōu)波段比圖像的紋理特征，并基于最優(yōu)波段比值特征和紋理特征，實現(xiàn)對待檢測目標如農(nóng)作物種子新陳度的快速無損檢測，極大的降低了快速無損檢測設備的開發(fā)難度和成本。

本發(fā)明授權目標新陳度檢測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種目標新陳度檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測目標的高光譜圖像的最優(yōu)波段比值特征和最優(yōu)波段比圖像的紋理特征； 根據(jù)所述最優(yōu)波段比值特征和所述紋理特征，確定所述待檢測目標的新陳度； 所述獲取待檢測目標的高光譜圖像的最優(yōu)波段比值特征和最優(yōu)波段比圖像的紋理特征，包括： 根據(jù)所述待檢測目標的高光譜圖像所提取的光譜數(shù)據(jù)，確定所述最優(yōu)波段比值特征； 根據(jù)所述最優(yōu)波段比值特征，確定最優(yōu)波段比，并根據(jù)所述最優(yōu)波段比，確定所述最優(yōu)波段比圖像； 根據(jù)所述最優(yōu)波段比圖像，確定所述紋理特征； 所述根據(jù)所述最優(yōu)波段比圖像，確定所述紋理特征，包括： 對所述最優(yōu)波段比圖像進行紋理特征提取，以獲取所述最優(yōu)波段比圖像的直方圖統(tǒng)計特征和灰度共生矩陣紋理特征； 其中，提取直方統(tǒng)計圖的平均強度、平均一致性、偏度、峰度、平均對比度和熵作為直方圖統(tǒng)計特征，計算公式如下： ； ； ； ； ； ； 其中，是灰度等級的隨機變量，是圖像中最大的灰度等級，表示圖像中的概率； 提取灰度共生矩陣的對比度、相關性、能量和均勻性作為灰度共生矩陣紋理特征，計算公式如下： ； ； ； ； ； ； ； ； 其中，為灰度共生矩陣的列數(shù)，為灰度共生矩陣的行數(shù)，為灰度共生矩陣； 根據(jù)所述直方圖統(tǒng)計特征和所述灰度共生矩陣紋理特征，確定所述紋理特征； 所述根據(jù)所述待檢測目標的高光譜圖像所提取的光譜數(shù)據(jù)，確定所述最優(yōu)波段比值特征，包括： 獲取所述待檢測目標的黑參考圖像和白參考圖像； 基于所述黑參考圖像和所述白參考圖像，對所述高光譜圖像進行校正，以獲取校正后的高光譜圖像； 對所述校正后的高光譜圖像進行光譜提取并進行方差分析，以確定所述最優(yōu)波段比值特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人北京市農(nóng)林科學院智能裝備技術研究中心，其通訊地址為：100097 北京市海淀區(qū)曙光花園中路11號農(nóng)科大廈A座1107；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。