买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置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：CN115546550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211250711.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置是由王海林;江俊;侯俊伟;刘怡颖;蒋郁;齐龙;蔡位子设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置，该方法包括以下步骤：对土壤样本进行图像采集；获取土壤样本表面的图像特征数据；以8：2的比例将土壤样本的图像特征数据随机划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的图像特征数据进行标准化处理；使用遗传算法对图像特征数据进行特征选择，得到最优的特征；利用BP神经网络，以土壤质地数据的准确值作为目标，对训练集进行训练得到土壤质地检测的回归模型；通过回归模型计算出待检测土壤的土壤质地数据。该方法基于图像处理对土壤表面的信息进行特征提取并使用遗传算法对特征进行筛选，基于机器学习建立土壤质地检测的回归模型，实现对土壤质地数据的快速检测，且检测效率高。

本发明授权一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）通过图像采集装置对已知土壤质地数据的土壤样本进行图像采集； （2）图像处理模块对图像进行处理，获取土壤样本表面的图像特征数据； （3）以8：2的比例将土壤样本的图像特征数据随机划分为训练集和测试集； （4）特征工程数据处理模块对训练集和测试集的图像特征数据进行标准化处理，使得不同的图像特征数据具有相同的尺度； （5）使用遗传算法对图像特征数据进行特征选择，筛选出较优的特征，去除较差的特征，从而达到最优的结果，得到最优的特征； （6）回归模型模块利用BP神经网络，以土壤样本的土壤质地数据的准确值作为目标，对训练集进行训练得到土壤质地检测的回归模型，并通过测试集对回归模型进行评估，其得到的结果判断回归模型的优劣性； （7）通过图像采集装置对待检测土壤进行图像采集，图像处理模块对图像进行处理，获取待检测土壤的图像特征数据，通过回归模型，计算出待检测土壤的土壤质地数据； 在步骤（5）中，使用遗传算法对图像特征数据进行特征选择，筛选出较优的特征，去除较差的特征，从而达到最优的结果，得到最优的特征的具体步骤为：将土壤质地数据作为优化目标，将标准化后的图像特征数据作为基因，并进行二进制编码，在二进制编码中，“0”和“1”的总数与单个样本中包含的特征总数相同，其中，基因“1”的个数即为要选择的特征个数，将选择的特征生成特征子集；然后随机生成初始群体；遗传算法中的适应度函数用来判断种群中个体的优劣程度，采用BP神经网络中关系系数R2作为适应度函数；在遗传算法运行中，当最优特征组合的适应度值结果不再上升时，终止运行，输出最优特征；否则，基因则继续进行选择、交叉和变异。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南农业大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路483号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。