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龍圖騰網(wǎng)獲悉河南啟迪睿視智能科技有限公司申請的專利一種用于烤煙煙葉分級的深度學習訓練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114677351B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210307372.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種用于烤煙煙葉分級的深度學習訓練方法是由張宇陽;夏璐設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于烤煙煙葉分級的深度學習訓練方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種用于烤煙煙葉分級的深度學習訓練方法，獲取煙葉圖像，并進行去雜處理；獲取煙葉的部位信息，包括煙葉的長度變化圖、寬度變化圖、面積圖和厚薄變化圖；獲取煙葉的油分信息，包括煙葉的油分分布圖；獲取煙葉的完整度信息，包括煙葉的破損系數(shù)圖；將煙葉的部位信息、油分信息和完整度信息分別作為訓練數(shù)據(jù)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練。該發(fā)明通過特殊的拍攝方法結(jié)合獨特的特征算子，比現(xiàn)有的基于圖像處理的方法更能準確獲取煙葉的部位信息、油分信息和完整度信息；通過準確的煙葉的部位信息、油分信息、完整度信息和無雜質(zhì)信息，使用較少的煙葉數(shù)據(jù)實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學習，有效減少深度學習算法的開發(fā)周期和煙葉數(shù)據(jù)成本。

本發(fā)明授權(quán)一種用于烤煙煙葉分級的深度學習訓練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于烤煙煙葉分級的深度學習訓練方法，其特征在于： 獲取煙葉圖像，并進行去雜處理； 獲取煙葉的部位信息，包括煙葉的長度變化圖、寬度變化圖、面積圖和厚薄變化圖； 獲取煙葉的油分信息，包括煙葉的油分分布圖； 獲取煙葉的完整度信息，包括煙葉的破損系數(shù)圖； 將煙葉的部位信息、油分信息和完整度信息分別作為訓練數(shù)據(jù)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練； 對煙葉圖像進行RGB通道分割處理，計算分割出的每個通道圖像的二值圖、中值圖、眾數(shù)圖、最大值圖和最小值圖，如下 其中，img表示原始的煙葉圖像，imgr表示r通道的二值圖，imgg表示g通道的二值圖，imgb表示b通道的二值圖；imgr_mid表示r通道的中值圖，imgr_mode表示r通道的眾數(shù)圖，imgr_min表示r通道的最小值圖，imgr_max表示r通道的最大值圖；g通道和b通道的中值圖、眾數(shù)圖、最小值圖和最大值圖分別同理計算；將獲取的15個二維圖像合成一張圖并得到一個15維的圖像特征圖，將該圖像特征圖作為煙葉的厚薄變化圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人河南啟迪睿視智能科技有限公司，其通訊地址為：450046 河南省鄭州市金水區(qū)鄭東新區(qū)明理路238號河南企業(yè)聯(lián)合大廈8層；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)”。