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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利基于改进的LetNet网络的油品识别方法、装置及计算机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：CN115170866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210654751.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于改进的LetNet网络的油品识别方法、装置及计算机设备是由乐祺;王瑾;董友扣;汪荣洁;江立超设计研发完成，并于2022-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的LetNet网络的油品识别方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进的LetNet网络的油品识别方法、装置及计算机设备，该方法包括：获取多种不同油品的荧光光谱图像；对各荧光光谱图像进行预处理，得到预处理后的图像数据；对传统LetNet网络进行改进，得到改进后的LetNet网络；基于预处理后的图像数据构建训练集，对改进后的LetNet网络进行训练，训练完成后，得到训练好的油品识别模型；通过训练好的油品识别模型对预处理后的待识别油品荧光光谱图像进行识别，输出油品识别分类结果。本发明将深度学习算法与荧光光谱数据结合，同时改进了的LetNet网络的网络结构，减少了计算量，增强了模型拟合能力，提高了油品识别的准确率。

本发明授权基于改进的LetNet网络的油品识别方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的LetNet网络的油品识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多种不同油品的荧光光谱图像； 对各所述荧光光谱图像进行预处理，得到预处理后的图像数据； 所述预处理的步骤，包括： 采用FIR滤波器对所述荧光光谱图像进行滤波； 所述预处理的步骤，还包括： 输入滤波完成后的荧光光谱图像，首先对图像进行通道转换，去除图像中的透明通道，然后变换图像，改变原始图像的大小，再随机旋转图像，中心裁剪图像，完成上述步骤后，将图像转换为Tensor图像数据，然后进行归一化操作，将图像进行灰度化操作，为Tensor图像数据添加一个维度，最后输出所述预处理后的图像数据； 对传统LetNet网络进行改进，得到改进后的LetNet网络； 所述改进后的LetNet网络包括： 依次连接的输入层、第一卷积层、第一激活函数层、第二卷积层、第一池化层、第二激活函数层、第三卷积层、第三激活函数层、第二池化层、全连接层和输出层； 第一激活函数层、第二激活函数层和第三激活函数层，用于增强网络的非线性拟合能力； 在全连接层进行全连接的过程中，使用dropout，以0.25的概率使神经元失活，使用flatten函数、Linear函数以及log_softmax函数完成网络的识别功能； 基于所述预处理后的图像数据构建训练集，对所述改进后的LetNet网络进行训练，训练完成后，得到训练好的油品识别模型； 通过所述训练好的油品识别模型对预处理后的待识别油品荧光光谱图像进行识别，输出油品识别分类结果。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。