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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种水稻种子中恶苗病菌类型检测方法及系统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：CN114972804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210470718.1，技术领域涉及：G06V10/58；该发明授权一种水稻种子中恶苗病菌类型检测方法及系统是由吴娜;何勇设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水稻种子中恶苗病菌类型检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水稻种子中恶苗病菌类型检测方法及系统，涉及水稻种子品质快速检测领域，该方法包括：将待检测的水稻种子的高光谱图像输入至水稻种子恶苗病菌类型检测模型中，以确定水稻种子的检测结果；检测结果为无恶苗病菌或恶苗病菌类型；其中，水稻种子恶苗病菌类型检测模型是基于激活波长和原始深度卷积神经网络确定的；激活波长为已训练深度卷积神经网络正确分类时所激活的波长；已训练深度卷积神经网络为采用训练集对原始深度卷积神经网络进行训练后得到的神经网络。本发明能够快速准确检测出水稻种子中携带的恶苗病菌的类型。

本发明授权一种水稻种子中恶苗病菌类型检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水稻种子中恶苗病菌类型检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的水稻种子的高光谱图像； 将待检测的所述水稻种子的高光谱图像输入至水稻种子恶苗病菌类型检测模型中，以确定所述水稻种子的检测结果；所述检测结果为无恶苗病菌或恶苗病菌类型； 其中，所述水稻种子恶苗病菌类型检测模型是基于激活波长和原始深度卷积神经网络确定的； 所述原始深度卷积神经网络包括多个卷积层；模型数据集包括多个样本，且每一所述样本均包括模型输入数据和类别；所述模型输入数据为水稻种子的平均光谱，所述类别为无恶苗病菌或恶苗病菌类型；所述模型数据集划分为训练集和测试集； 所述激活波长为已训练深度卷积神经网络正确分类时所激活的波长；所述已训练深度卷积神经网络为采用所述训练集对所述原始深度卷积神经网络进行训练后得到的神经网络； 所述激活波长的确定过程为： 获取目标样本；所述目标样本为测试阶段被正确分类的样本；所述测试阶段为采用测试集评估所述已训练深度卷积神经网络的阶段； 当所述目标样本为所述已训练深度卷积神经网络的输入时，计算所述已训练深度卷积神经网络的输出对于最后一个卷积层所有特征图的梯度； 基于所述梯度，计算每一所述特征图的权重； 基于每一所述特征图的权重，对所有所述特征图进行线性加权，得到一个热力图； 将所述热力图的负值置0，以获取对每一所述类别判别有用的热力图区域； 利用近邻插值算法，对每一所述类别判别有用的热力图区域进行扩展； 根据扩展后的热力图中的热力值，按降序排序对波段的索引； 根据排序后的波段，确定每一所述类别对应的激活波长；所述类别对应的激活波长为前N个波段。

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