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龍圖騰網獲悉福建省農業機械化研究所(福建省機械科學研究院)申請的專利一種番茄成熟度檢測的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：CN120219858B 。

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：202510694847.2，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種番茄成熟度檢測的方法及系統是由練信森;劉羽西設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種番茄成熟度檢測的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種番茄成熟度檢測的方法及系統，其中，該方法對由數字相機所采集的第一實時番茄圖像進行光照校準，對由光譜成像系統所采集的第二實時番茄圖像采用光譜響應函數映射法提取出與N個預設指標對應的N個實時RGB圖像，對光照校準后的第一實時番茄圖像和N個實時RGB圖像進行圖像特征提取，得到第一特征和N個第二特征，根據光照校準后的第一實時番茄圖像、N個實時RGB圖像和動態門控融合機制動態調節第一特征的第一融合權重和N個第二特征的第二融合權重，將第一特征和第二特征進行融合時引入光譜敏感矩陣和注意力機制以實現跨模態的特征融合，將得到的融合后的多模態特征進行解碼，得到成熟度結果。由此，本發明提高成熟度檢測的準確性。

本發明授權一種番茄成熟度檢測的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種番茄成熟度檢測的方法，其特征在于，包括： 獲取由數字相機所采集的第一實時番茄圖像和由高光譜成像系統所采集的第二實時番茄圖像，對所述第一實時番茄圖像進行光照校準，得到光照校準后的第一實時番茄圖像，同時采用光譜響應函數映射法從所述第二實時番茄圖像中提取與N個預設指標對應的N個實時RGB圖像； 將光照校準后的第一實時番茄圖像輸入第一圖像編碼器進行圖像特征提取，得到第一特征，將N個所述實時RGB圖像輸入第二圖像編碼器進行圖像特征提取，得到N個第二特征； 將光照校準后的第一實時番茄圖像和N個實時RGB圖像輸入動態門控公式進行計算，得到動態門控值并作為第二融合權重，則1-為第一融合權重，所述動態門控公式為： ； 其中，表示動態門控值，表示sigmoid函數，Wg表示權重矩陣，表示第i個實時RGB圖像，表示光照校準后的第一實時番茄圖像，表示偏置項； 將所述第一融合權重和所述第一特征輸入第一向量公式進行計算，得到第一向量，將每一個第二特征和所述第二融合權重依次輸入第二向量公式進行計算，得到N個第二向量，將所述第一向量和N個所述第二向量進行融合，并在融合的過程中，引入光譜敏感型和積融合注意力機制以實現跨模態的特征融合，所述光譜敏感型和積融合注意力機制包括光譜敏感矩陣、和注意力機制以及積注意力機制，得到融合后的多模態特征，具體包括： 所述第一向量公式為： 其中，f1表示第一向量； 所述第二向量公式為： 其中，表示第i個實時RGB圖像對應的第二向量； 所述N為2個，根據所述第一向量生成第一矩陣和第一投影矩陣，根據2個第二向量分別生成對應的第二矩陣和第二投影矩陣，將所述第一矩陣、所述第一投影矩陣和所有第二矩陣以及所有第二投影矩陣均輸入和注意力機制中的和注意力公式進行計算，得到第一注意力，所述和注意力公式為： ； 其中，AddAttnQ,K,V表示第一注意力，tanh表示雙曲正切函數，Wq表示第一投影矩陣，Q表示第一矩陣，⊙表示矩陣的逐元素相乘，Wk表示第一個第二投影矩陣，K表示第一個第二矩陣，V表示第二個第二矩陣，Wv表示第二個第二投影矩陣，VT表示第二個第二矩陣的轉置矩陣，α表示常數； 將光譜敏感矩陣、第一矩陣和所有第二矩陣輸入包含M個注意力頭的積注意力機制中的積注意力公式進行計算，得到第二注意力，所述積注意力公式為： ； 其中，表示第二注意力，Qm表示第m個注意力頭所捕捉的第一矩陣的特征語義相關性，表示第m個注意力頭所捕捉的第一個第二矩陣的轉置矩陣的特征語義相關性，Vm表示第m個注意力頭所捕捉的第二個第二矩陣的特征語義相關性，Wspec表光譜敏感矩陣，SoftMax表示歸一化指數函數； 將所述第一注意力和所述第二注意力進行疊加融合，得到融合后的多模態特征，對所述多模態特征進行線性變換，得到最終的多模態特征； 將所述多模態特征輸入成熟度解碼器進行解碼，得到成熟度結果。

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福建省農業機械化研究所(福建省機械科學研究院)，其通訊地址為：350001 福建省福州市六一中路115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”。