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龍圖騰網獲悉河北省農林科學院農業信息與經濟研究所申請的專利基于作物性狀與基因映射分析的可解釋性育種推薦方法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：CN120510909B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510997464.2，技術領域涉及：G16B20/20；該發明授權基于作物性狀與基因映射分析的可解釋性育種推薦方法是由侯亮;呂亮杰;孫海芳;趙愛菊;賈文冬;閔家楠;安昭麗設計研發完成，并于2025-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于作物性狀與基因映射分析的可解釋性育種推薦方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于作物性狀與基因映射分析的可解釋性育種推薦方法，屬于基于計算機數據處理的育種推薦技術領域。首先，采集作物多角度圖像，同時采集其對應的SNP基因組標記；其次，設計實體級作物性狀特征抽取模型，實現對每株作物的關鍵性狀識別與空間位置輸出。隨后，分別針對連續性狀與離散性狀構建模型，獲取SNP位點對各性狀的貢獻度評分表，并結合參考基因型與單位貢獻度變化值，生成性狀目標評估基線數據。最后，結合用戶輸入的目標性狀配置，構建多目標損失函數并優化求解，生成最優的SNP基因組合方案。提供了一種具備性狀識別、基因貢獻度量化及可解釋性基因組合優化能力的智能育種方法，滿足了現代育種工程的綜合技術需求。

本發明授權基于作物性狀與基因映射分析的可解釋性育種推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于作物性狀與基因映射分析的可解釋性育種推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，對作物田塊進行多角度遙感圖像采集，同時采集對應植株葉片組織的SNP基因組標記信息； S2，將S1采集的多角度遙感圖像輸入到訓練完成的實體級作物性狀特征抽取模型中，輸出每株植株的空間位置結果和性狀識別結果； 所述實體級作物性狀特征抽取模型包括植株空間識別通道、結構性狀感知通道和性狀融合識別通道； 所述植株空間識別通道以俯視主視角圖像為輸入，用于實現植株個體的空間位置感知與粗粒度結構輪廓提取，適用于空間結構主導性狀的識別； 所述結構性狀感知通道以傾斜視圖與側視圖輔助圖像為輸入，用于建模植株三維結構特征，補充主視角下因遮擋或角度局限造成的結構性狀缺失信息，適用于提取細粒度連續性性狀； 所述性狀融合識別通道用于將植株空間識別通道與結構性狀感知通道的輸出特征進行聯合建模，首先，將兩個通道的輸出特征與進行通道拼接，作為融合識別通道的輸入，得到通道聯合特征；隨后輸入至跨視角融合卷積層生成統一特征表示結構性狀判別特征；之后通過兩層卷積進行特征壓縮，得到壓縮后的特征，分別送入空間位置識別頭和結構性狀識別頭，空間位置識別頭輸出每株植株的空間位置結果，結構性狀識別頭輸出性狀識別結果； S3，結合植株的空間位置結果匹配每株植株的SNP基因組標記信息和對應的性狀識別結果，構建基因-性狀配對數據集； S4，基于性狀識別結果分別構建針對連續性狀的Lasso回歸模型與針對離散性狀的隨機森林分類模型，基于S3得到的配對數據集進行模型訓練得到訓練后兩種模型的參數； S5，基于兩種模型參數計算各SNP位點在該性狀中的貢獻度評分，將所有性狀的貢獻度評分拼接并構建得到結構化貢獻度輸出表；同時，統計當前場景下的參考SNP組合與參考性狀結果，結合貢獻度推導出單位貢獻度對應的性狀變化估計值，得到性狀目標評估基線數據； S6，以得到的結構化貢獻度輸出表、性狀目標評估基線數據以及用戶目標性狀配置，構建多目標損失函數并進行優化搜索，輸出最優的SNP基因組合方案。

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河北省農林科學院農業信息與經濟研究所，其通訊地址為：050000 河北省石家莊市和平西路598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”。