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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于多类型图像和U-Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116229454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310025704.3，技术领域涉及：G06V20/68；该发明授权基于多类型图像和U-Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法是由翁士状;吕雯冰;刘存川;赵明月;陶文韬;施金鹏;郑玲;黄林生;赵晋陵设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多类型图像和U-Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多类型图像和U‑Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法，包括通过图像采集装置获取苹果样本的HSI图像，得到去噪后的HSI图像；转换成伪RGB图像；扩充数据集，训练U‑Net语义分割模型；得到第二二值图；将第二二值图与去噪后的HSI图像结合，提取真菌感染区域的光谱特征，选择出特征波长和对应的单色图像；将伪RGB图像和单色图像输入到VGG16卷积神经网络中，得到融合特征；将伪RGB图像和单色图像的融合特征输入到分类模型中，分类模型输出苹果真菌侵染种类。本发明充分调优U‑Net语义分割模型，准确分割出苹果真菌侵染的腐烂区域；特征更加多样，可以有效地鉴别真菌种类；实现了自动、无损化的检测，节约时间和人力成本。

本发明授权基于多类型图像和U-Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多类型图像和U-Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1通过图像采集装置获取苹果样本的HSI图像，并对HSI图像进行黑白版校正，去除其噪声，得到去噪后的HSI图像； 2利用CIE1931颜色匹配函数，将去噪后的HSI图像转换成伪RGB图像，伪RGB图像组成数据集； 3扩充数据集，用扩充后的数据集训练U-Net语义分割模型，得到训练好的U-Net语义分割模型； 4将训练好的U-Net语义分割模型分割伪RGB图像的真菌感染区域，得到的分割结果是以不同颜色标注的标签，然后把标签二值化，去噪，得到第二二值图； 5将第二二值图与去噪后的HSI图像结合，提取真菌感染区域的光谱特征，选择出特征波长和对应的单色图像； 6将伪RGB图像和单色图像输入到VGG16卷积神经网络中，获取伪RGB图像和单色图像的卷积网络特征，再把伪RGB图像和单色图像的卷积网络特征融合得到融合特征； 7构建分类模型，将伪RGB图像和单色图像的融合特征输入到分类模型中，分类模型输出苹果真菌侵染种类，实现苹果真菌侵染种类的鉴别。

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