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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利一种基于深度学习的茶青识别方法、系统和终端设备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：CN115375990B 。

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：202211056391.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的茶青识别方法、系统和终端设备是由黄海松;肖婧;范青松;陈星燃;胡鹏飞;张卫民设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的茶青识别方法、系统和终端设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的茶青识别方法、系统和终端设备，包括：利用采集设备采集茶青样本图像，并利用传统数据扩充方法对茶青样本图像进行增强；将双重坐标注意力嵌入生成对抗网络构建强化生成对抗网络，将茶青样本图像进一步扩充生成茶青图像扩充数据集；在深度学习框架下，以多通道注意力模块为核心构建多通道幽灵网络，并对多通道幽灵网络进行预训练；利用预训练后的多通道幽灵网络对茶青图像扩充数据集进行训练，实现茶青图像的识别。本发明结合传统数据增强技术和强化生成对抗网络进行数据扩充，有效增强了小尺度图像效果，生成了新的有效茶青图像数据，提高了图像的质量与多样性，能够更好的聚焦图像中的感兴趣区域。

本发明授权一种基于深度学习的茶青识别方法、系统和终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的茶青识别方法，其特征在于，包括： 利用采集设备采集茶青样本图像，并利用传统数据扩充方法对所述茶青样本图像进行增强； 将双重坐标注意力嵌入生成对抗网络构建强化生成对抗网络，将所述茶青样本图像进一步扩充生成茶青图像扩充数据集； 在深度学习框架下，以多通道注意力模块为核心构建多通道幽灵网络，并对所述多通道幽灵网络进行预训练；多通道注意力模块包括：根据通道注意力机制，对输入特征进行池化操作，经多层感知器映射各通道重要度的权值，利用激活函数进行非线性转换，将权值范围压缩到[0，1]区间内，最后构建恒等映射层来实现卷积层的自适应组合，得到特征值x1； 使用池化层对输入特征分别沿着水平坐标和垂直坐标进行编码，采用跨层跳跃连接进行非线性叠加，得到特征值x2； 堆叠特征值x1和x2，利用逐点卷积进行降维，最终得到输出特征值y，实现对关键信息的精准锁定； 多通道幽灵网络包括：特征信息wij与内在特征w连接在一起输出特征信息的幽灵模块和幽灵瓶颈； 所述内在特征w，表示为： w＝convf 其中，f为输入坐标注意力，conv为卷积处理，w为通过逐点卷积生成固有数目的内在特征； 所述特征信息wij，表示为： 其中，wi ′是内在特征w中的第i个特征，是生成第i个关联特征的线性操作； 利用幽灵模块构建幽灵瓶颈，堆叠所述幽灵瓶颈构建多通道幽灵网络； 利用所述预训练后的多通道幽灵网络对茶青图像扩充数据集进行训练，实现茶青图像的识别。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学；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”。