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龙图腾网获悉武汉博感空间科技有限公司申请的专利一种植物智能识别的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：CN116030344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211722861.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种植物智能识别的方法是由李博阳;吴妍诺设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种植物智能识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种植物智能识别的方法，具体涉及植物识别技术领域，包括如下步骤：首先，在植物图像中沿着植物生长特性方向，设置若干个植物识别点，对植物形状特征进行数据采集，其中若干个植物识别点沿着植物生长方向做非等距离设置，沿着植物生长方向，植物识别点密度逐渐随着植物生长密度增加；其次，以相同的植物识别时间周期，获取植物图像中各个花朵果实上的特征数据，通过成分分析法对花朵果实特征数据进行分析，利用离散模型获得最关键的数据特征，本发明通过离散模型对花朵果实特征数据进行处理，获得最关键的数据特征，减少数据处理量，减轻花朵果实分类过程计算压力，获得更快的植物识别能力。

本发明授权一种植物智能识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种植物智能识别的方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤101、在植物图像中沿着植物生长特性方向，设置若干个植物识别点，对植物形状特征进行数据采集，其中若干个植物识别点沿着植物生长方向做非等距离设置，沿着植物生长方向，植物识别点密度逐渐随着植物生长密度增加； 步骤201、以相同的植物识别时间周期，获取植物图像中各个花朵果实上的特征数据，通过成分分析法对花朵果实特征数据进行分析，利用离散模型获得最关键的数据特征； 步骤301、获取对比函数，以相同的植物生长周期为基础获取植物特征数据库，通过对比函数进行对比，使用时，对对比函数进行修改更正，确定修改更正后依据神经网络技术计算本次植物识别的实际类别； 步骤401、获取若干个植物形状特性，依据植物特征数据库完成对比函数修正，若植物特征数据库无该植物数据形状特征，则将该数据记录保存，通过线上植物专家模式完善植物特征数据库，为下次植物识别做好准备， 所述离散模型具体公式如下：式中L为离散值，hi为花朵果实样本数据，i和n为离散值中包含i个n维度向量花朵果实样本，即i个花朵果实样本，每个花朵果实样本包含n维度向量信息，通过主成分分析法对花朵果实降维，然后利用离散模型计算从数据中提取最关键的数据特征， 所述对比函数基于植物形状特征数据以及花朵果实特征数据与植物特征数据库进行对比，即构建自定义非线性模型的对比类型，将识别需求时间设定为自变量，然后获取植物形状特征数据以及花朵果实特征数据的对比类型，使用对比类型创建对比并绘制对比模型，对比模型如下：F＝Z*x+G*sinx，F为对比模型项，Z为植物形状特征数据值，G为花朵果实特征数据值，x为对比差系数，对比差系数越小，对比完成度越高，植物识别越准确。

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