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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别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：CN120431576B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510933698.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法是由田智康;于杨;刘丽;刘宇男;张娜;葛浙东;周玉成;王继伟;方玲玲;邹丽设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法，涉及树种横切面微观图像识别技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据集构建；S2：利用视觉词袋模型提取局部特征；S3：利用状态空间模型提取全局特征；S4：多层次特征融合；S5：数据过采样与分类器训练；S6：树种识别。本发明要解决的技术问题是提供一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法，引入状态空间模型对树种图像的特征序列进行建模，挖掘其长期依赖关系，提取全局特征信息。通过融合局部与全局特征，构建具有较强判别能力的多层次特征表示。采用合成少数类过采样技术对样本进行平衡，以提升支持向量机分类器的判别能力。

本发明授权一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉词袋表征和状态空间建模的树种识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据集构建； S2：利用视觉词袋模型提取局部特征； S3：利用状态空间模型提取全局特征； S4：多层次特征融合； S5：数据过采样与分类器训练； S6：树种识别； S21：尺度不变特征变换关键点提取与描述； S211：利用高斯模糊生成尺度空间； S212：利用高斯差分图像定位关键点位置； S213：生成特征描述符； S22：加速稳健特征关键点提取与描述； S221：海森矩阵计算； S222：关键点检测； S223：生成特征描述符；在每个子区域内计算哈尔小波响应统计量： S23：K均值聚类算法构建视觉词典； S231：收集所有图像的特征描述符，构建训练集的特征全集： S232：K均值聚类生成视觉词典，使用K均值聚类对全集进行聚类，获得视觉词典： S233：构建视觉词袋，对每张图像构建视觉词袋，对每张图像，将其所有联合描述符分配给最近聚类中心，构建词袋直方图，对词袋直方图进行加权，最终得到图像的词袋向量表示，即局部特征向量； S31：图像分块与线性嵌入； S32：构建状态空间特征提取块； S321：构建多方向序列输入； S322：单方向状态空间建模； S323：四个方向输出融合； S33：搭建状态空间识别网络； S331：堆叠多个状态空间特征提取块，每个特征提取块的输出作为下一层的输入； S332：池化得到图像全局特征，对最终堆叠的输出序列进行平均池化； S333：分类器监督训练。

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